Effect Size Estimates for the ESCAPE Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Ordinal outcomes, such as modified Rankin Scale (mRS), are the standard primary end points in acute stroke trials. Regression models for assessing treatment efficacy after adjusting for baseline covariates have been developed for continuous, binary, or ordinal end points. There has been no consensus on the best choice of method for analyzing these data. METHODS: We compared several regression models for assessing treatment efficacy in acute stroke trials using existing data sets from the Interventional Management of Stroke-III and Prolyse in Acute Cerebral Thromboembolism II (PROACT-2) trials. Patients with baseline non-contrast computed tomographic Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) > 5, baseline computed tomographic angiography, or conventional angiogram showing an intracranial internal carotid artery or middle cerebral artery trunk (M-1) occlusion, adequate collateral circulation shown on computed tomographic angiography, and treatment times of non-contrast computed tomographic to groin puncture of ≤90 minutes, were included. Monte Carlo techniques were used to compare the statistical power of these regression models under a variety of simulated data analytic scenarios. RESULTS: Binary logistic regression showed greater power when the treatment is predicted to show evidence of benefit on one end of the mRS with no other gains across other levels of the scale. Proportional odds regression showed greater power when the treatment is predicted to show evidence of improvement on both ends of the mRS. CONCLUSIONS: The mRS distribution for both treatment and control groups influences the power of the investigated statistical models to assess treatment efficacy. A careful evaluation of the expected outcome distribution across the mRS scale is required to determine the best choice of primary analysis.
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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 | 0,164 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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; 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 ».