Lung function decline in COPD trials: bias from regression to the mean
Notice bibliographique
Résumé
The decline in lung function over time is a fundamental measure of disease progression among patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). As a result, forced expiratory volume in one second (FEV1) decline has been used as a central outcome measure for many randomised controlled trials evaluating whether pharmacological treatments could modify the natural history of COPD. These trials, mostly focussed on assessing the benefit of inhaled corticosteroids, and their meta-analyses highlighted the complexities of analysing data from repeated FEV1 measurements over time, particularly in the context of studying COPD patients who discontinue follow-up early and in large numbers. This has lead to contradictory results and divergent conclusions 1–3. At present, the recent paper from the Towards a Revolution in COPD Health (TORCH) trial reports that the yearly decline in FEV1 was significantly slower with fluticasone, salmeterol or both compared with placebo 4. A common misconception in the interpretation of these studies is that the effect of the study drug on FEV1 decline is likely to be greater than the data suggest. The rationale is that more patients receiving placebo were discontinuing the study drugs and the patients who dropped out early had a steeper decline in lung function than those who remained. Consequently, it has generally been believed that the resulting analysis “actually minimises the differences observed in the rate of FEV1 decline” 4. To clarify this misconception, a fundamental aspect of the design and statistical analysis of these trials is addressed, namely bias from regression to the mean resulting from the absence of an authentic intent-to-treat approach. It is described based on the TORCH trial and illustrated using data from the Canadian Optimal randomised trial. Most of the trials to date are not designed for a full intent-to-treat …
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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 | 0,428 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».