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Enregistrement W3165355211 · doi:10.1007/s40264-021-01065-z

Signal Detection and Methodological Limitations in a Real-World Registry: Learnings from the Evaluation of Long-Term Safety Analyses in PSOLAR

2021· review· en· W3165355211 sur OpenAlexaff
Robert Bissonnette, Alice B. Gottlieb, Richard G. Langley, Craig L. Leonardi, Kim Papp, David M. Pariser, Jonathan Uy, Kim Parnell Lafferty, Wayne Langholff, Steven Fakharzadeh, Jesse A. Berlin, Emily Brouwer, Andrew Greenspan, Bruce Strober

Notice bibliographique

RevueDrug Safety · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensProbity Medical ResearchDalhousie UniversityInnovaderm (Canada)
Organismes subventionnairesJanssen Scientific AffairsUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMedicineTerm (time)Medical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry (PSOLAR) was designed in 2007 as the first disease-based registry for patients with psoriasis. OBJECTIVE: The aim of this study was to discuss methodological limitations and post hoc analyses in long-term safety registries using learnings from analyses of a potential safety risk for major adverse cardiovascular events (MACE) in PSOLAR. METHODS: PSOLAR is an international observational study of over 12,000 psoriasis patients that was conducted to meet postmarketing safety commitments for infliximab and ustekinumab. A recent annual review of registry data indicated a potential MACE risk for ustekinumab vs. non-biologics based on prespecified COX model regression analyses, which yielded an adjusted hazard ratio (HR) of 1.533 (95% confidence interval [CI] 1.103-2.131). Therefore, we conducted a comprehensive review of key statistical methodology and implemented post hoc analytical methods to address specific limitations. RESULTS: The following limiting factors were identified: (1) inclusion of both prevalent and incident (new) users of biologics; (2) unanticipated imbalances in patient characteristics between treatment cohorts at baseline; (3) limited availability of relevant clinical data after enrollment; and (4) divergence of characteristics associated with outcomes among comparator groups over time. The analysis was modified to include only incident users, propensity scores were used to weight HRs, and adalimumab was deemed a more clinically appropriate comparator. The revised HR was 0.820 (95% CI 0.532-1.265), indicating no meaningful increase in MACE risk for ustekinumab. CONCLUSION: Our results, which do not support a causal association between ustekinumab exposure and MACE risk, underscore the need for ongoing assessment of analytical methods in long-term observational studies.

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)0,768
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,883
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7680,883
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,327
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,101 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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