The INPULSIS trials of idiopathic pulmonary fibrosis treatment: explaining further discrepancies on exacerbations
Notice bibliographique
Résumé
In a recent paper on the INPULSIS trials, two duplicate 1-year randomised controlled trials evaluating nintedanib in the treatment of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) [1], we provided the methodological explanation for the apparent inconsistent results arising from the two different definitions of exacerbations used in those studies [2]. These trials reported vastly different findings in their pooled analysis [1]. Indeed, the risk of an investigator-reported acute exacerbation was lower by 36% with nintedanib compared with placebo but not statistically significant (p=0.08), while, after adjudication according to a complex definition involving multiple criteria, the risk was lower by 68% and statistically significant (p=0.001). We explained that such differences in risk reductions and in statistical significance are simply the result of including outcome events that are not actual exacerbations, leading to the phenomenon of treatment effect dilution and false nonsignificant effects [2]. The correct risk reduction of 68% based on the accurate adjudicated events is diluted to a less impressive and now nonsignificant risk reduction of 36% when “false” events were added in the same proportion to both groups. Adjudication of acute exacerbations of IPF in clinical trials is crucial for accurate treatment effectiveness
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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 | 0,037 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».