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Enregistrement W2791660821 · doi:10.1136/bmjebm-2017-110852

Assessing the validity of surrogate endpoints in the context of a controversy about the measurement of effectiveness of hepatitis C virus treatment

2018· article· en· W2791660821 sur OpenAlexaff
Claudia C. Dobler, Rebecca L. Morgan, Yngve Falck–Ytter, Víctor M. Montori, M. Hassan Murad

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésSurrogate endpointMedicineClinical endpointIntensive care medicineContext (archaeology)Endpoint DeterminationRandomized controlled trialClinical trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surrogate endpoints are often used in clinical trials, as they allow for indirect measures of outcomes (eg, shorter trials with less participants). Improvements in surrogate endpoints (eg, reduction in low density lipoprotein cholesterol, normalisation of glycated haemoglobin) achieved with an intervention are, however, not always associated with improvements in patient-important outcomes. The common tendency in evidence-based medicine is to view results based on surrogate endpoints as less certain than results based on long term, final patient-important outcomes and rate them as 'lower quality evidence'. However, careful appraisal of the validity of a surrogate endpoint as a measure of the final, patient-important outcome is more useful than an automatic judgement. In this guide, we use a contemporary and currently highly debated example of the surrogate endpoint 'sustained viral response' (ie, viral eradication considered to represent successful treatment) in patients treated for chronic hepatitis C virus. We demonstrate how the validity of a surrogate endpoint can be critically appraised to assess the quality of the evidence (ie, the certainty in estimates) and the implications for decision-making.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,200 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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