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Enregistrement W3021463756 · doi:10.1101/2020.05.06.20093237

How robust are the results of one of the first positive trials exploring hydroxychloroquine for treatment of COVID-19?

2020· preprint· en· W3021463756 sur OpenAlexaff
Ronald Chow, Sameer Elsayed, Michael Lock

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxychloroquineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Clinical trialPandemicClinical endpointMedicineIndex (typography)Robustness (evolution)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An outbreak of a novel human coronavirus infection emerged in Wuhan, China in December 2019. Two months later, the World Health Organization (WHO) announced SARS-CoV-2 as the name for the new virus and COVID-19 for the associated illness. On March 12, 2020, the WHO officially declared COVID-19 as a pandemic. The scientific community has raced to find effective therapeutic agents against the virus. Gautret et al 2020 is among one of the first purportedly positive trials of hydroxychloroquine for the treatment of COVID-19. However, it is imperative that a thorough analysis and understanding of trial data be undertaken prior to making claims about safety and efficacy. Our group assessed the statistical robustness of the trial using the Fragility Index (FI). The FI provides a numerical quantification of a clinical trial’s conclusions. The index is based on iterative statistical calculations to determine the minimum number of events within a trial that would theoretically need to change from positive to negative in order for the trial’s endpoint to convert from significant to non-significant; the higher the index, the more statistically robust the study results. For the Gautret et al trial, one endpoint had an FI of 1, two had indices of 2, and another had an index of 4. The primary endpoint of viral clearance on day 6 had an FI of 4. This indicates that if 4 events were to change from positive to negative, the conclusion of the trial would become mathematically non-significant. This index is comparable to many other published trials of established agents; the median FI across the reported literature appears to be 2. In conclusion, the trial results reported by Gautret et al are statistically robust, assuming that data quality is not compromised; however, the study was an open-label trial with non-homogenous groups, with analysis conducted per-protocol. Additionally, SARS-CoV-2 Reverse Transcriptase-PCR (RT-PCR) testing was not conducted in a systematic way amongst the two groups. Further analyses of this trial and future trials of antiviral agents with potential activity against SARS-CoV-2 should be performed with complementary epidemiologic and statistical techniques to determine whether the trial’s results are clinically important and/or should be explored in depth. Given the statistically robust results reported by Gautret et al, despite the study’s inherent methodological and analytical flaws, hydroxychloroquine should be studied as a potential agent against COVID-19 in larger clinical trials.

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)0,283
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,591
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2830,591
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,859
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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