Meta-regression of randomized control trials with antithrombotics: weak correlation between net clinical benefit and all cause-mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to explore the validity of the use of the net clinical benefit (NCB), i.e. the sum of major bleeding and thrombotic events, as a potential surrogate for all-cause mortality in clinical trials assessing antithrombotics. Published randomized controlled trials testing anticoagulants in the prevention or treatment of venous thromboembolism (VTE) and non-valvular atrial fibrillation (NVAF) were systematically reviewed. The validity of NCB as a surrogate endpoint was estimated by calculating the strength of correlation of determination (R2) and its 95% confidence interval (CI) between the relative risks of NCB and all-cause mortality. Amongst the 125 trials retrieved, the highest R2trial values were estimated for NVAF (R2trial = 0.41, 95% CI [0.03; 0.48]), and acute VTE (R2trial = 0.30, 95% CI [0.04; 0.84]). Conversely, the NCB did not correlate with all-cause mortality in prevention studies with medical (R2trial = 0.12, 95% CI [0.00; 0.36]), surgical (R2trial = 0.05, 95% CI [0.00; 0.23]), and cancer patients (R2trial = 0.006, 95% CI [0.00; 1.00]). A weak correlation between NCB and all cause-mortality was found in NVAF and acute VTE, whereas no correlation was observed in clinical situations where the mortality rate was low. Consequently, NCB should not be considered a surrogate outcome for all cause-mortality in anticoagulation 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 | 0,144 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».