Evaluation of early percutaneous coronary intervention vs. standard therapy after fibrinolysis for ST-segment elevation myocardial infarction: contribution of weighting the composite endpoint
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The selection of optimal endpoints for cardiovascular clinical trials continues to be challenging. We examined an alternative interpretation of a series of trials when the individual event severity is considered. METHODS AND RESULTS: We analysed three contemporary myocardial infarction (MI) trials of early percutaneous coronary intervention after fibrinolysis, using a weighted composite method. This method allows the examination of the heterogeneity in the direction and magnitude of component endpoints, and multiple events (vs. first event). We incorporated a physician-assessed severity of each component endpoint in all patients for the five-item composite in the largest study, Trial of Routine Angioplasty and Stenting after Fibrinolysis to Enhance Reperfusion in Acute Myocardial Infarction (TRANSFER-AMI), which enrolled 1059 ST-elevation MI patients. The traditional approach yielded event-free survival probabilities of 0.89 [95% confidence interval (CI) 0.86-0.91] for the early invasive arm and 0.83 (95% CI 0.79-0.86) for the standard care arm (P = 0.004). After accounting for the clinician-investigator-determined weights, the effective survival probabilities were 0.93 (95% CI 0.91-0.95) for the early invasive arm and 0.93 (95% CI 0.90-0.95) with no significant difference (P = 0.54). The same pattern was observed in the three-trial cohort using a four-item composite with an observed improvement in event-free survival outcomes (P = 0.01), which was no longer apparent after the severity weights were considered (P = 0.44). CONCLUSION: This analysis highlights the importance of considering the relative severity and multiple events in the evaluation of a clinical trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».