Abstract WP393: Exploration Of Time-course Combinations Of Outcome Scales For Use In A Global Test Of Stroke Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical trials for acute ischaemic stroke treatment require large numbers of patients and are expensive to conduct; any method to enhance statistical power or sensitivity is desirable. We explored whether treatment effects may be detected more strongly if outcome is assessed by using combined early and late measures (e.g. 7 day NIH Stroke Scale (NIHSS) combined with 90-day modified Rankin scale (mRS)) than either measure alone. Methods: Data on 4077 patients were available from the Virtual International Stroke Trials Archive (VISTA). We analysed sensitivity to treatment effect, contrasting alteplase as standard care versus non-thrombolysed care. We used proportional odds logistic regression for ordinal scales and Generalised Estimating Equations for global outcomes, with all analyses adjusted for baseline severity and age. We ran simulations to assess relation between sample size and power for each ordinal scale and corresponding global outcomes. We used R 2.12.1 for simulations and SAS 9.2 for all other analyses. Results: All scales were sensitive to treatment effect in isolation. The Table shows ordinal scales and global outcomes of combined early and late outcomes ranked in order of sensitivity to treatment effect, displayed as odds ratio (OR). Discussion: When early and late outcomes were combined in a global test and compared to solitary ordinal scales, any enhancement of the OR appeared marginal. However, this conferred a 20% reduction in required sample size at 80% power. The greatest increment in power arose when component measures were less correlated.
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 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 | 0,062 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,001 |
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 ».