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Enregistrement W2157997027 · doi:10.1161/circoutcomes.109.853598

The Impact of Postrandomization Crossover of Therapy in Acute Coronary Syndromes Care

2011· article· en· W2157997027 sur OpenAlexaff
Kenneth W. Mahaffey, Karen S. Pieper, Yuliya Lokhnygina, Robert M. Califf, Elliott M. Antman, Neal S. Kleiman, Shaun G. Goodman, Harvey D. White, Sunil V. Rao, Judith S. Hochman, Marc Cohen, Jacques Col, Matthew T. Roe, James J. Ferguson

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensCanadian Heart Research CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésTIMIMedicineInternal medicineMyocardial infarctionCardiologyHazard ratioUnstable anginaThrombolysisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the Superior Yield of the New Strategy of Enoxaparin, Revascularization, and Glycoprotein IIb/IIIa Inhibitors (SYNERGY) study, patients assigned enoxaparin or unfractionated heparin (UFH) were treated with alternative anticoagulant therapy after randomization at physician discretion, a practice made possible because the trial was open label. Using SYNERGY as an example, we demonstrate the difficulty of evaluating the effect of postrandomization events in clinical trials and discuss possible methodology. METHODS AND RESULTS: Patients with and without postrandomization crossovers were characterized and event rates analyzed. Statistical modeling was performed using inverse probability weighting and landmark analyses to evaluate the potential impact of postrandomization crossovers on event rates and treatment effect. Of 9978 SYNERGY patients, 9613 (96.3%) received at least 1 dose of randomized therapy and are included in these analyses. Of these, 740 (7.7%; 554 enoxaparin; 186 UFH) had postrandomization crossover. Crossover patients had higher unadjusted rates of 30-day death/myocardial infarction (MI) (18.9% versus 14.0%), thrombolysis in MI (TIMI) bleeding (16.9% versus 7.6%), Global Use of Strategies to Open Occluded Coronary Arteries bleeding (4.5% versus 2.3%), and transfusions (32.3% versus 15.2%). Adjustment for timing of crossover relative to the events attenuated the difference noted in death/MI but accentuated the association with TIMI bleeding. After adjustment using the inverse probability weighting technique, only a modest difference in the absolute treatment effect was observed between enoxaparin and UFH on death/MI (0.6% [unadjusted] versus 0.8% [adjusted]) and TIMI major bleeding (1.5% [unadjusted] versus 1.0% [adjusted]). The landmark analysis indicated a significant association between crossover from enoxaparin to UFH and TIMI bleeding but not in the other direction, and no crossover association was found in death/MI. CONCLUSIONS: Postrandomization events in clinical trials are accompanied by substantial confounders that require careful consideration. In SYNERGY, postrandomization crossovers occurred in nearly 10% of patients, abetted by the open-label trial design. These patients had increased incidence of bleeding and death/MI, but after adjustment using several modeling techniques, only a modest impact of postrandomization crossovers on treatment effect was observed. The usual methods of analyzing end points cannot adequately address biases in changing treatment in these patients. The potential biases of membership in a postrandomization subgroup, as well as the methods used to account for the biases, should be considered when weighing the strength of results. Clinical Trial Registration- URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT00043784.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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