Expert Beliefs Regarding Novel Lipid‐Based Approaches to Pediatric Intestinal Failure–Associated Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine expert beliefs regarding the probability of intestinal failure-associated liver disease (IFALD) with novel lipid-based approaches (lipid minimization/ω-3 lipids) in managing IFALD to facilitate Bayesian analyses of clinical trials of these therapies. STUDY DESIGN: Structured interviews were conducted using a validated approach to belief elicitation with 60 intestinal failure (IF) experts from across North America. Participants were asked to estimate, in an average population of infants referred for management of IF with early IFALD, the probability of advanced IFALD at 3 months following referral in each of 3 scenarios: (1) conventional lipid, (2) ω-3 lipids, and (3) lipid minimization. Probability distributions of the risk of advanced IFALD with each strategy were developed. Distributions of the elicited treatment effect for the novel approaches, relative to conventional lipid, were calculated. RESULTS: Median duration of experience of participants managing patients with IF was 8.5 (range, 2-35) years. The median probability of advanced IFALD using conventional lipid was 32.5%; ω-3 lipids, 17.5%; and lipid minimization, 13%. The median of the elicited treatment effects relative to conventional lipid was a relative risk of 0.53 for the ω-3 lipid and 0.45 for lipid minimization. CONCLUSIONS: There was consistent expert opinion that the novel lipid-based approaches are superior to conventional therapy, with similar estimates of treatment efficacy for the 2 approaches. The distributions of the elicited treatment effects can be used as prior distributions in Bayesian analyses of clinical trials of these novel strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».