A systematic review of using and reporting survival analyses in acute lymphoblastic leukemia literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: Survival analysis is commonly used to determine the treatment effect among acute lymphoblastic leukemia (ALL) patients who undergo allogeneic stem cell transplantation (allo-SCT) or other treatments. The aim of this study was to evaluate the use and reporting of survival analyses in these articles. METHODS: We performed a systematic review by searching the MEDLINE, EMBASE and Cochrane library databases from inception to April 2015. Clinical trials of patients with ALL comparing allo-SCT compared to another treatment were included. We included only studies that used survival analysis as a part of the statistical methods. RESULTS: There were 14 studies included in the review. Sample size estimation was described in 4 (29 %) studies. Only 4 (29 %) studies reported the list of covariates assessed in the Cox regression and 6 (43 %) studies provided a description of censorship. All studies reported survival curves using the Kaplan-Meier method. The comparisons between groups were investigated using the log-rank test and Wilcoxon test. Crossing survival curves were observed in 11(79 %) studies. The Cox regression model was incorporated in 10 (71 %) studies. None of the studies assessed the Cox proportional hazards assumption or goodness-of-fit. CONCLUSIONS: The use and reporting of survival analysis in adult ALL patients undergoing allo-SCT have significant limitations. Notably, the finding of crossing survival curves was common and none of the studies assessed for the proportional hazards assumption. We encourage authors, reviewers and editors to improve the quality of the use and reporting of survival analysis in the hematology literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».