Many continuous variables should be analyzed using the relative scale: a case study of β2-agonists for preventing exercise-induced bronchoconstriction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The relative scale adjusts for baseline variability and therefore may lead to findings that can be generalized more widely. It is routinely used for the analysis of binary outcomes but only rarely for continuous outcomes. Our objective was to compare relative vs absolute scale pooled outcomes using data from a recently published Cochrane systematic review that reported only absolute effects of inhaled β 2 -agonists on exercise-induced decline in forced-expiratory volumes in 1 s (FEV 1 ). Methods From the Cochrane review, we selected placebo-controlled cross-over studies that reported individual participant data (IPD). Reversal in FEV 1 decline after exercise was modeled as a mean uniform percentage point (pp) change (absolute effect) or average percent change (relative effect) using either intercept-only or slope-only, respectively, linear mixed-effect models. We also calculated the pooled relative effect estimates using standard random-effects, inverse-variance-weighting meta-analysis using study-level mean effects. Results Fourteen studies with 187 participants were identified for the IPD analysis. On the absolute scale, β 2 -agonists decreased the exercise-induced FEV 1 decline by 28 pp., and on the relative scale, they decreased the FEV 1 decline by 90%. The fit of the statistical model was significantly better with the relative 90% estimate compared with the absolute 28 pp. estimate. Furthermore, the median residuals (5.8 vs. 10.8 pp) were substantially smaller in the relative effect model than in the absolute effect model. Using standard study-level meta-analysis of the same 14 studies, β 2 -agonists reduced exercise-induced FEV 1 decline on the relative scale by a similar amount: 83% or 90%, depending on the method of calculating the relative effect. Conclusions Compared with the absolute scale, the relative scale captures more effectively the variation in the effects of β 2 -agonists on exercise-induced FEV 1 -declines. The absolute scale has been used in the analysis of FEV 1 changes and may have led to sub-optimal statistical analysis in some cases. The choice between the absolute and relative scale should be determined based on biological reasoning and empirical testing to identify the scale that leads to lower heterogeneity.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».