How to Use a Noninferiority Trial
Notice bibliographique
Résumé
Clinical investigators are increasingly testing treatments that have the primary benefit of decreased burden or harms relative to an existing standard. The goal of the resulting randomized trials--called noninferiority trials--is to establish that the novel treatment's effectiveness is not substantially less than the existing standard. Conclusions from these trials are, however, based on noninferiority thresholds specified by authors whose judgments may not coincide with those of patients and clinicians. This article highlights issues related to validity, interpretation, and applicability of results specific to noninferiority trials. Suboptimal administration of standard treatment or exclusive reliance on the analyze-as-randomized approach that is standard for conventional superiority trials may produce misleading results in noninferiority trials. Clinicians should judge whether the novel treatment's impact on effectiveness outcomes--the prime reason for wanting to prescribe it--is sufficiently close to that of standard treatment that they are comfortable substituting it for the existing standard. Trading off desirable and undesirable consequences is an individual decision: given the benefits of a novel treatment, some patients may perceive the uncertainty regarding a reduction in treatment effectiveness as acceptable while others may not.
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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 | 0,483 | 0,761 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».