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Enregistrement W2939670107 · doi:10.1093/aje/kwz100

Effect Estimates in Randomized Trials and Observational Studies: Comparing Apples With Apples

2019· article· en· W2939670107 sur OpenAlexaff
Sara Lodi, Andrew Phillips, Jens Lundgren, Roger Logan, Shweta Sharma, Stephen R. Cole, Abdel Babiker, Matthew Law, Haitao Chu, Dana Byrne, Andrzéj Horban, Jonathan A C Sterne, Kholoud Porter, Caroline Sabin, Dominique Costagliola, Sophie Abgrall, M. John Gill, Giota Touloumi, Antônio Guilherme Pacheco, Ard van Sighem, Peter Reiss, Heiner C. Bucher, Alexandra Montoliu Giménez, Inmaculada Jarrín, Linda Wittkop, Laurence Meyer, Santiago Pérez‐Hoyos, Amy C. Justice, James D. Neaton, Miguel A. Hernán

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensAlberta Hip and Knee ClinicUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCilagNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesInstituto de Salud Carlos IIINational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthU.S. Department of DefenseUniversité de BordeauxCenter for AIDS Research, University of WashingtonUniformed Services University of the Health SciencesUniversiteit van AmsterdamGilead SciencesUniversity of BristolUniwersytet WarszawskiUniversity College LondonHarvard T.H. Chan School of Public HealthNational Institute for Health and Care ResearchRowan UniversityRigshospitaletNational and Kapodistrian University of AthensBill and Melinda Gates FoundationViiV HealthcareUniversität BaselCentre Hospitalier Universitaire de BordeauxStichting HIV MonitoringWarszawski Uniwersytet MedycznyHarvard University Center for AIDS ResearchHarvard UniversityYale UniversitySorbonne UniversitéInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleUniversity of Minnesota
Mots-clésObservational studyRandomized controlled trialMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effect estimates from randomized trials and observational studies might not be directly comparable because of differences in study design, other than randomization, and in data analysis. We propose a 3-step procedure to facilitate meaningful comparisons of effect estimates from randomized trials and observational studies: 1) harmonization of the study protocols (eligibility criteria, treatment strategies, outcome, start and end of follow-up, causal contrast) so that the studies target the same causal effect, 2) harmonization of the data analysis to estimate the causal effect, and 3) sensitivity analyses to investigate the impact of discrepancies that could not be accounted for in the harmonization process. To illustrate our approach, we compared estimates of the effect of immediate with deferred initiation of antiretroviral therapy in individuals positive for the human immunodeficiency virus from the Strategic Timing of Antiretroviral Therapy (START) randomized trial and the observational HIV-CAUSAL Collaboration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,501
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,763
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5010,763
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,011
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,425
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,107 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations115
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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