Testing for non-inferior mortality: a systematic review of non-inferiority margin sizes and trial characteristics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the size and variability of non-inferiority margins used in non-inferiority trials of medications with primary outcomes involving mortality, and to examine the association between trial characteristics and non-inferiority margin size. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Medline, Medline In Process, Medline Epub Ahead of Print and Embase Classic+Embase databases from January 1989 to December 2019. ELIGIBILITY CRITERIA: Prospective non-inferiority randomised controlled trials comparing pharmacological therapies, with primary analyses for non-inferiority and primary outcomes involving mortality alone or as part of a composite outcome. Trials had to prespecify non-inferiority margins as absolute risk differences or relative to risks of outcome and provide a baseline risk of primary outcome in the control intervention. RESULTS: 3992 records were screened, 195 articles were selected for full text review and 111 articles were included for analyses. 82% of trials were conducted in thrombosis, infectious diseases or oncology. Mortality was the sole primary outcome in 23 (21%) trials, and part of a composite primary outcome in 88 (79%) trials. The overall median non-inferiority margin was an absolute risk difference of 9% (IQR 4.2%-10%). When non-inferiority margins were expressed relative to the baseline risk of primary outcome in control groups, the median relative non-inferiority margin was 1.5 (IQR 1.3-1.7). In multivariable regression analyses examining the association between trial characteristics (medical specialty, inclusion of paediatric patients, mortality as a sole or part of a composite primary outcome, presence of industry funding) and non-inferiority margin size, only medical specialty was significantly associated with non-inferiority margin size. CONCLUSION: Absolute and relative non-inferiority margins used in published trials comparing medications are large, allowing conclusions of non-inferiority in the context of large differences in mortality. Accepting the potential for large increases in outcomes involving mortality while declaring non-inferiority is a challenging methodological issue in the conduct of non-inferiority trials.
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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 | 0,164 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».