META-ANALYSIS OF PATIENT-LEVEL CLINICAL TRIALS DATA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Patient-level meta-analysis combines data from individual patients, who participated in clinical trials, providing greater statistical power and precision compared to traditional meta-analysis. Knowledge of the patient treatment assignment could leave the analyst vulnerable to charges of bias. We provide an example of how to limit bias when conducting a patient-level meta-analysis. Methods: We developed a protocol to explore the efficacy of olsalazine for the induction of remission in patients with ulcerative colitis. We contracted the University of North Carolina to re-code the data for each randomized placebo-controlled trial with a blinded treatment indicator A or B. Since the primary outcome variable was not consistent across the trials, apanel of three experts (Brian Feagan, Canada; Derek Jewell, UK; David Sachar, US) reviewed the variables that were common to all trials and recommended a new primary outcome variable defined as absence of rectal bleeding combined with endoscopic healing at the three or four week visit as well as additional secondary outcome variables. To ensure blinding, treatment arms were balanced by dropping patients at random as follows: 1) for trials with more than two active treatment arms, only data from the arm with the highest dose were included; and 2) for trials with arms of unequal size, patient data were randomly deleted from the larger arm until both arms were of equal size. The data set was then sent to the independent analyst (LRS), who had outlined a pre-specified and approved analysis using a generalized linear mixed-effects model with random treatment effects. The final analysis was then run on the new dataset and the results were circulated to the expert panel before the blind was broken. Results: The analysis showed that olsalazine is effective for the induction of remission for ulcerative colitis (OR = 2.2; 95% CI, 1.1 – 4.4). It is also superior to placebo for eliminating rectal bleeding (OR = 2.1; 95% CI, [1.4–3.2] ) and forproviding clinical improvement (OR = 2.9; 95% CI, [1.6 – 5.1 ] ). Conclusions: This work was funded by Celltech.
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 | 0,130 | 0,283 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».