Testing for a Sweet Spot in Randomized Trials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Randomized trials recruit diverse patients, including some individuals who may be unresponsive to the treatment. Here we follow up on prior conceptual advances and introduce a specific method that does not rely on stratification analysis and that tests whether patients in the intermediate range of disease severity experience more relative benefit than patients at the extremes of disease severity (sweet spot). Methods We contrast linear models to sigmoidal models when describing associations between disease severity and accumulating treatment benefit. The Gompertz curve is highlighted as a specific sigmoidal curve along with the Akaike information criterion (AIC) as a measure of goodness of fit. This approach is then applied to a matched analysis of a published landmark randomized trial evaluating whether implantable defibrillators reduce overall mortality in cardiac patients ( n = 2,521). Results The linear model suggested a significant survival advantage across the spectrum of increasing disease severity (β = 0.0847, P < 0.001, AIC = 2,491). Similarly, the sigmoidal model suggested a significant survival advantage across the spectrum of disease severity (α = 93, β = 4.939, γ = 0.00316, P < 0.001 for all, AIC = 1,660). The discrepancy between the 2 models indicated worse goodness of fit with a linear model compared to a sigmoidal model (AIC: 2,491 v. 1,660, P < 0.001), thereby suggesting a sweet spot in the midrange of disease severity. Model cross-validation using computational statistics also confirmed the superior goodness of fit of the sigmoidal curve with a concentration of survival benefits for patients in the midrange of disease severity. Conclusion Systematic methods are available beyond simple stratification for identifying a sweet spot according to disease severity. The approach can assess whether some patients experience more relative benefit than other patients in a randomized trial. [Box: see text]
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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 | 0,589 | 0,780 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».