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Enregistrement W2284501626 · doi:10.1093/ije/dyv295

Using observational data to emulate a randomized trial of dynamic treatment-switching strategies: an application to antiretroviral therapy

2015· article· en· W2284501626 sur OpenAlexaff
Lauren E. Cain, Michael S. Saag, Maya L. Petersen, Margaret May, Suzanne M Ingle, Roger Logan, James M. Robins, Sophie Abgrall, Bryan E. Shepherd, Steven G. Deeks, M. John Gill, Giota Touloumi, Georgia Vourli, François Dabis, Marie-Anne Vandenhende, Peter Reiss, Ard van Sighem, Hasina Samji, Robert S. Hogg, Jan Rybniker, Caroline Sabin, Sophie José, Santiago Moreno, Benigno Rodríguez, Alessandro Cozzi‐Lepri, Stephen Boswell, Christoph Stephan, Santiago Pérez‐Hoyos, Inmaculada Jarrín, Jodie L. Guest, Antonella d’Arminio Monforte, Andrea Antinori, Richard D. Moore, Colin Campbell, Jordi Casabona, Laurence Meyer, Rémonie Seng, Andrew N. Phillips, Heiner C. Bucher, Matthias Egger, Michael J. Mugavero, Richard Haubrich, Elvin Geng, Ashley Olson, Joseph J. Eron, Sonia Napravnik, Mari M. Kitahata, Stephen E. Van Rompaey, Ramón Teira, Amy C. Justice, Janet P. Tate, Dominique Costagliola, Jonathan A C Sterne, Miguel A. Hernán

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensAIDS VancouverSimon Fraser UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteDepartment for International DevelopmentNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineObservational studyRandomized controlled trialHazard ratioRegimenConfidence intervalCohortCohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: When a clinical treatment fails or shows suboptimal results, the question of when to switch to another treatment arises. Treatment switching strategies are often dynamic because the time of switching depends on the evolution of an individual's time-varying covariates. Dynamic strategies can be directly compared in randomized trials. For example, HIV-infected individuals receiving antiretroviral therapy could be randomized to switching therapy within 90 days of HIV-1 RNA crossing above a threshold of either 400 copies/ml (tight-control strategy) or 1000 copies/ml (loose-control strategy). Methods: We review an approach to emulate a randomized trial of dynamic switching strategies using observational data from the Antiretroviral Therapy Cohort Collaboration, the Centers for AIDS Research Network of Integrated Clinical Systems and the HIV-CAUSAL Collaboration. We estimated the comparative effect of tight-control vs. loose-control strategies on death and AIDS or death via inverse-probability weighting. Results: Of 43 803 individuals who initiated an eligible antiretroviral therapy regimen in 2002 or later, 2001 met the baseline inclusion criteria for the mortality analysis and 1641 for the AIDS or death analysis. There were 21 deaths and 33 AIDS or death events in the tight-control group, and 28 deaths and 41 AIDS or death events in the loose-control group. Compared with tight control, the adjusted hazard ratios (95% confidence interval) for loose control were 1.10 (0.73, 1.66) for death, and 1.04 (0.86, 1.27) for AIDS or death. Conclusions: Although our effective sample sizes were small and our estimates imprecise, the described methodological approach can serve as an example for future analyses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,393
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,576
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3930,576
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,011
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,683
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,089 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations68
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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