Statistical reanalysis of vascular event outcomes in primary and secondary vascular prevention trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vascular prevention trials typically use dichotomous event outcomes although this may be inefficient statistically and gives no indication of event severity. We assessed whether ordinal outcomes would be more efficient and how to best analyse them. METHODS: Chief investigators of vascular prevention randomised controlled trials that showed evidence of either benefit or harm, or were included in a systematic review that overall showed benefit or harm, shared individual participant data from their trials. Ordered categorical versions of vascular event outcomes (such as stroke and myocardial infarction) were analysed using 15 statistical techniques and their results then ranked, with the result with the smallest p-value given the smallest rank. Friedman and Duncan's multiple range tests were performed to assess differences between tests by comparing the average ranks for each statistical test. RESULTS: Data from 35 trials (254,223 participants) were shared with the collaboration. 13 trials had more than two treatment arms, resulting in 59 comparisons. Analysis approaches (Mann Whitney U, ordinal logistic regression, multiple regression, bootstrapping) that used ordinal outcome data had a smaller average rank and therefore appeared to be more efficient statistically than those that analysed the original binary outcomes. CONCLUSIONS: Ordinal vascular outcome measures appear to be more efficient statistically than binary outcomes and provide information on the severity of event. We suggest a potential role for using ordinal outcomes in vascular prevention 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 | 0,275 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».