Statistical Analyses of Mutually Exclusive Competing Risks in Neonatal Studies
Notice bibliographique
Résumé
Following the well-established approach on how to deal with competing risks in the situation of time-to-event endpoints, cumulative incidences have to be used to analyse each single category of an outcome in the situation of competing risks without a time-to-event structure as well. This can be easily done by applying a simple chi-square test. Nevertheless, these categorial outcomes are usually combined to get a composed dichotomous outcome to face the problem on how to deal with a significant chi-square omnibus test in the situation of more than 1 df, i.e. > 2x2 tables. The aim of this report is to question the practice of combined, i.e. composed dichotomized, endpoints because important information is lost and the real effect of interest in confirmatory phase III studies may only become apparent in explorative secondary analyses. It is shown – by using hypothetical data and by recalculation of published phase III studies’ results – how the use of a chi-square omnibus test and the scarcely known post-hoc testing answers the real question of interest within one primary confirmatory analysis. This method reveals insight into the actual effect of a new treatment or therapy on the event of interest in the presence of a mutually exclusive competing risk
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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 | 0,009 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».