Advancing Comparative Effectiveness Research: Filling in the Gaps for Bisphosphonates
Notice bibliographique
Résumé
Drug approval regulations for market-entry often only require that medications be proven efficacious compared to placebo. This drug approval policy creates a gap in information for clinicians and policy makers to make informed decisions between treatment options. Comparative effectiveness research seeks to address these knowledge gaps, primarily through the use of administrative data and network meta-analysis (NMA). The use of bisphosphonates for the treatment of osteoporosis is representative of this problem. In Canada, there are currently four approved bisphosphonates indicated for the treatment of osteoporosis. This thesis is comprised of three unique projects contributing to comparative effectiveness research of bisphosphonate therapy. The projects address methodological gaps in the development and uses of the disease risk score (DRS), a confounder summary score, and clinical gaps in the comparative safety of bisphosphonates leveraging NMA methodology. The methodological findings of the thesis raise caution towards the standard practice of applying the DRS in situations where policy-induced bias is present, suggest the need for more consistent nomenclature for the DRS, and points to future areas for development of the DRS. The clinical findings of the thesis demonstrate little difference in serious adverse events between oral bisphosphonates. Future research should address questions related to the impact of comparative safety and adherence of bisphosphonates. Overall, this dissertation addresses important gaps in utilization and applications of the DRS, implications of policy-induced selection bias, and comparative safety and adherence of bisphosphonate therapy.
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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 | 0,593 | 0,781 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,017 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».