Emulating a trial of joint dynamic strategies: An application to monitoring and treatment of HIV‐positive individuals
Notice bibliographique
Résumé
Decisions about when to start or switch a therapy often depend on the frequency with which individuals are monitored or tested. For example, the optimal time to switch antiretroviral therapy depends on the frequency with which HIV-positive individuals have HIV RNA measured. This paper describes an approach to use observational data for the comparison of joint monitoring and treatment strategies and applies the method to a clinically relevant question in HIV research: when can monitoring frequency be decreased and when should individuals switch from a first-line treatment regimen to a new regimen? We outline the target trial that would compare the dynamic strategies of interest and then describe how to emulate it using data from HIV-positive individuals included in the HIV-CAUSAL Collaboration and the Centers for AIDS Research Network of Integrated Clinical Systems. When, as in our example, few individuals follow the dynamic strategies of interest over long periods of follow-up, we describe how to leverage an additional assumption: no direct effect of monitoring on the outcome of interest. We compare our results with and without the "no direct effect" assumption. We found little differences on survival and AIDS-free survival between strategies where monitoring frequency was decreased at a CD4 threshold of 350 cells/μl compared with 500 cells/μl and where treatment was switched at an HIV-RNA threshold of 1000 copies/ml compared with 200 copies/ml. The "no direct effect" assumption resulted in efficiency improvements for the risk difference estimates ranging from an 7- to 53-fold increase in the effective sample size.
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
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 | 0,177 | 0,329 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».