A statistical primer on subgroup analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Resources for clinical research are limited. With increasing demand for patient-centred care, which is growing into an integral component of modern medicine, studying outcomes of patients with specific clinical characteristics is becoming increasingly important. Given the high cost of clinical trials and the time it takes to complete an investigation, it has become compulsory for investigators to assess not only treatment effects between the main randomized groups but also to try to identify clinically relevant subgroups that may particularly benefit from specific treatments. Publications of subgroup analyses turned out to be prevalent, and more importantly, these findings play a significant role in strategic planning and decision-making processes. Therefore, raising awareness among clinicians about the concepts and values of subgroup analysis is an aspect of improving patient outcomes. In this statistical primer, we give a broad introduction to the topic of subgroup analysis in scientific research. We furthermore discuss the concept of subgroup analysis; the motivation for assessing subgroups; the types of subgroup analyses and the paradigm of hypothesis-generating research; the proper statistical methods for the examination of subgroup effects; and the optimal approach for interpretation of results. Finally, this review establishes the comprehensive users' guide for analysing and reporting subgroup studies on a point-by-point basis, using real-world examples that may help readers to gain experience to pursue their own subgroup analyses or interpret those of others.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle