A Bayesian model that jointly considers comparative effectiveness research and patients’ preferences may help inform GRADE recommendations: an application to rheumatoid arthritis treatment recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of the study was to estimate the preferred treatment for early rheumatoid arthritis using a novel Bayesian approach that jointly considers patients' preferences and comparative effectiveness research. STUDY DESIGN AND SETTING: We estimated the preferred treatment using patients' preferences measured in a discrete-choice experiment to apply weights to benefit and harm outcomes from a network meta-analysis and other considerations (dosing, rare adverse events). Using Bayesian analyses, we considered the variability in patients' preferences and the imprecision in both patients' preferences and the treatment effects; all key considerations in the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. RESULTS: We estimated that most patients in our population would prefer triple therapy as initial treatment (78%) or after an inadequate response to methotrexate (62%). The probability of choosing triple therapy as initial treatment was further from 50% (the point of indifference) for more patients, making our prediction more confident, and suggesting a stronger recommendation could be made. After an inadequate response to methotrexate, the choice was more split, suggesting a decision aid may be helpful. CONCLUSION: Using a novel approach, we estimated that many patients with early rheumatoid arthritis may prefer triple therapy to other treatment options, in contrast to existing guidelines. This offers an approach that may help inform Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation treatment recommendations.
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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 | 0,143 | 0,368 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».