Decision tree analysis to better control treatment effects in spinal cord injury clinical research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to use decision tree modeling to identify optimal stratification groups considering both the neurological impairment and spinal column injury and to investigate the change in motor score as an example of a practical application. Inherent heterogeneity in spinal cord injury (SCI) introduces variation in natural recovery, compromising the ability to identify true treatment effects in clinical research. Optimized stratification factors to create homogeneous groups of participants would improve accurate identification of true treatment effects. METHODS: The analysis cohort consisted of patients with acute traumatic SCI registered in the Vancouver Rick Hansen Spinal Cord Injury Registry (RHSCIR) between 2004 and 2014. Severity of neurological injury (American Spinal Injury Association Impairment Scale [AIS grades A-D]), level of injury (cervical, thoracic), and total motor score (TMS) were assessed using the International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury examination; morphological injury to the spinal column assessed using the AOSpine classification (AOSC types A-C, C most severe) and age were also included. Decision trees were used to determine the most homogeneous groupings of participants based on TMS at admission and discharge from in-hospital care. RESULTS: The analysis cohort included 806 participants; 79.3% were male, and the mean age was 46.7 ± 19.9 years. Distribution of severity of neurological injury at admission was AIS grade A in 40.0% of patients, grade B in 11.3%, grade C in 18.9%, and grade D in 29.9%. The level of injury was cervical in 68.7% of patients and thoracolumbar in 31.3%. An AOSC type A injury was found in 33.1% of patients, type B in 25.6%, and type C in 37.8%. Decision tree analysis identified 6 optimal stratification groups for assessing TMS: 1) AOSC type A or B, cervical injury, and age ≤ 32 years; 2) AOSC type A or B, cervical injury, and age > 32-53 years; 3) AOSC type A or B, cervical injury, and age > 53 years; 4) AOSC type A or B and thoracic injury; 5) AOSC type C and cervical injury; and 6) AOSC type C and thoracic injury. CONCLUSIONS: Appropriate stratification factors are fundamental to accurately identify treatment effects. Inclusion of AOSC type improves stratification, and use of the 6 stratification groups could minimize confounding effects of variable neurological recovery so that effective treatments can be identified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».