Invited Commentary: The Prevalent New-User Design in Pharmacoepidemiology—Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The prevalent new-user design includes a broader study population than the traditional new-user approach that is frequently used in pharmacoepidemiologic research. In an article appearing in this issue (Am J Epidemiol. 2021;190(7):1341-1348), Webster-Clark et al. describe the treatment initiator types included in the prevalent new-user design and contrast the causal questions assessed using a prevalent new-user design versus a new-user design. They further applied a series of simulation studies showing the importance of accounting for treatment history in addition to time since initiation of the comparator in the prevalent new-user design. In this commentary, we put their findings in the broader context with a discussion of the strengths and limitations of the prevalent new-user design and settings where it would be most useful. The prevalent new-user design and new-user design both address unique questions of clinical and public health importance. Real-world evidence generated by pharmacoepidemiologic research is increasingly being used by regulators and other knowledge users to inform their decision-making. Understanding the causal questions addressed by different designs is crucial in this process; the study by Webster-Clark et al. represents an important step in addressing this issue.
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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 | 0,032 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».