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Enregistrement W2463735421 · doi:10.1177/0272989x16655346

Quantitative Framework for Retrospective Assessment of Interim Decisions in Clinical Trials

2016· article· en· W2463735421 sur OpenAlexafffund
Roger Stanev

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInterimManagement scienceNeglectClinical trialInterim analysisSet (abstract data type)Dimension (graph theory)Outcome (game theory)Probabilistic logicFocus (optics)Computer scienceEpistemologyPsychologyMedicinePolitical scienceArtificial intelligenceEconomicsMathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a quantitative way of modeling the interim decisions of clinical trials. While statistical approaches tend to focus on the epistemic aspects of statistical monitoring rules, often overlooking ethical considerations, ethical approaches tend to neglect the key epistemic dimension. The proposal is a second-order decision-analytic framework. The framework provides means for retrospective assessment of interim decisions based on a clear and consistent set of criteria that combines both ethical and epistemic considerations. The framework is broadly Bayesian and addresses a fundamental question behind many concerns about clinical trials: What does it take for an interim decision (e.g., whether to stop the trial or continue) to be a good decision? Simulations illustrating the modeling of interim decisions counterfactually are provided.

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)0,103
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,972
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1030,972
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,834
Tête enseignante GPT0,754
Écart entre enseignants0,080 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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