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Enregistrement W4200415437 · doi:10.1002/jrsm.1539

A non‐parametric approach for jointly combining evidence on progression free and overall survival time in network meta‐analysis

2021· article· en· W4200415437 sur OpenAlexfundno aff
Caitlin Daly, Ross Maconachie, A. E. Ades, Nicky J. Welton

Notice bibliographique

RevueResearch Synthesis Methods · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council CanadaMedical Research CouncilUniversity of BristolNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMeta-analysisComputer scienceParametric statisticsSurvival analysisNetwork analysisStatisticsMedicineInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Randomised controlled trials of cancer treatments typically report progression free survival (PFS) and overall survival (OS) outcomes. Existing methods to synthesise evidence on PFS and OS either rely on the proportional hazards assumption or make parametric assumptions which may not capture the diverse survival curve shapes across studies and treatments. Furthermore, PFS and OS are not independent; OS is the sum of PFS and post-progression survival (PPS). Our aim was to develop a non-parametric approach for jointly synthesising evidence from published Kaplan-Meier survival curves of PFS and OS without assuming proportional hazards. Restricted mean survival times (RMST) are estimated by the area under the survival curves (AUCs) up to a restricted follow-up time. The correlation between AUCs due to the constraint that OS > PFS is estimated using bootstrap re-sampling. Network meta-analysis models are given for RMST for PFS and PPS and ensure that OS = PFS + PPS. Both additive and multiplicative network meta-analysis models are presented to obtain relative treatment effects as either differences or ratios of RMST. The methods are illustrated with a network meta-analysis of treatments for stage IIIA-N2 non-small cell lung cancer. The approach has implications for health economic models of cancer treatments, which require estimates of the mean time spent in the PFS and PPS health-states. The methods can be applied to a single time-to-event outcome, and so have wide applicability in any field where time-to-event outcomes are reported, the proportional hazards assumption is in doubt, and survival curve shapes differ across studies and interventions.

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)0,236
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,435
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2360,435
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,036
Bibliométrie0,0140,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,928
Tête enseignante GPT0,672
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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