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Enregistrement W3160551206 · doi:10.1161/circoutcomes.120.007903

Accuracy of Cardiovascular Trial Outcome Ascertainment and Treatment Effect Estimates from Routine Health Data: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3160551206 sur OpenAlexafffund
Craig Rodrigues, Ayodele Odutayo, Sagar Patel, Arnav Agarwal, Bruno R. da Costa, Ethan Lin, Robert W. Yeh, Peter Jüni, Shaun G. Goodman, Michael E. Farkouh

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoWomen's College HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHazard ratioRandomized controlled trialMeta-analysisStroke (engine)Clinical trialRandom effects modelAdjudicationInternal medicineMyocardial infarctionConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Registry-based randomized controlled trials allow for outcome ascertainment using routine health data (RHD). While this method provides a potential solution to the rising cost and complexity of clinical trials, comparative analyses of outcome ascertainment by clinical end point committee (CEC) adjudication compared with RHD sources are sparse. Among cardiovascular trials, we set out to systematically compare the incidence of cardiovascular events and estimated randomized treatment effects ascertained from RHD versus traditional clinical evaluation and adjudication. METHODS: We searched MEDLINE (1976 to August 2020) for studies where outcome ascertainment was performed by both RHD and CEC adjudication to compare the incidence of cardiovascular events and treatment effects. We derived ratios of hazard ratios to compare treatment effects from RHD and CEC adjudication. We pooled ratios of hazard ratios using an inverse variance random-effects meta-analysis. RESULTS: Nine studies (1988-2020; 32 156 patients) involving 10 randomized control trials compared outcome ascertainment with RHD and CEC in patients with or at risk of cardiovascular disease. There was a high degree of agreement and interrater reliability between CEC and RHD outcome determination for all-cause mortality (agreement percentage: 98.4%-100% and κ: 0.95-1.0) and cardiovascular mortality (agreement percentage: 97.8%-99.9% and κ: 0.66-0.99). For myocardial infarction, the κ values ranged from 0.67-0.98, and for stroke the values ranged from 0.52-0.89. In contrast, the κ value for peripheral artery disease was low (κ: 0.27). There was little difference in the randomized treatment effect derived from CEC and RHD ascertainment of events based on the ratios of hazard ratio, with pooled ratios of hazard ratios ranging from 0.93 (95% CI, 0.63-1.39) for cardiovascular mortality to 1.27 (95% CI, 0.67-2.41) for stroke. CONCLUSIONS: Clinical outcome ascertainment using retrospectively acquired RHD displayed high levels of agreement with CEC adjudication for identifying all-cause mortality and cardiovascular outcomes. Importantly, cardiovascular treatment effects in randomized control trials determined from RHD and CEC resulted in similar point estimates. Overall, our review supports the use of RHD as a potential alternative source for clinical outcome ascertainment in cardiovascular trials. Validation studies with prospectively planned linkage are warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0370,013
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,579
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,038 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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