SERVE-HF on-treatment analysis: does the on-treatment analysis SERVE its purpose?
Notice bibliographique
Résumé
The randomised clinical trial (RCT) is the best-accepted means to assess the effectiveness of a treatment for a given disease because treatment allocation is not influenced by non-random factors such as patient or physician preference. Conversely, observational trials, in which treatment allocations are not randomised, can be, and often are, subject to patient or physician preference. For this reason, the results of observational trials of various interventions are not considered to carry as much weight as those of RCTs, and results of such trials are often considered to be only suggestive or hypothesis generating, rather than definitive. Indeed, in several instances, the positive treatment results of observational trials have not been borne out by RCTs. For example, in the field of sleep apnoea and cardiovascular diseases, several non-randomised observational studies reported reduced fatal and non-fatal cardiovascular events rates among obstructive sleep apnoea (OSA) patients who elected to be treated by, and to continue on, continuous positive airway pressure (CPAP) compared to those who elected not to be treated by, or who discontinued, such treatment [1–3]. In contrast, several large-scale RCTs of treatment of OSA by CPAP demonstrated no beneficial effect of CPAP on fatal or non-fatal cardiovascular events [4–6]. Nevertheless, the reliability of the results of an RCT depends on the degree of adherence to the treatment allocation: the greater the adherence, the more reliable the results, and vice versa . For these reasons, there are various means by which RCTs can be analysed that take into account treatment adherence. Minute-ventilation triggered ASV increases mortality in heart failure patients with central sleep apnoea
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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 | 0,426 | 0,711 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».