Mediation analysis to inform policy on coronary revascularization by expected time to treatment: Analytical framework
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Clinical guidelines favour coronary artery bypass grafting (CABG) over percutaneous coronary intervention (PCI) for patients with stable complex coronary disease. Yet the benefit of CABG as established in trials may not be generalizable to populations in which treatment method determines time to treatment, typically being longer for CABG. For cases in which the cardiac anatomy is suitable for either treatment, it is unclear whether it is appropriate to recommend CABG, which is likely to be delayed, if PCI can be performed sooner. This paper outlines an analytical framework for a policy analysis of the timing of coronary revascularization. Methods We constructed a thought experiment to examine whether time to treatment will influence the advantage of CABG. We substantiated the use of mediation analysis to estimate the extent to which differences in outcomes between CABG and PCI would change if times to CABG were the same as times to PCI. Results We designed a study that uses data from a population-based patient registry to obtain effect measures of mediation analysis: the total effect, the natural indirect effect, and the natural direct effect. The partitioning of the total effect will allow us to estimate the proportional reduction in the risk of an outcome if the time to CABG was similar to that of PCI. Interpretation Treatment recommendation, resource allocation and scheduling benchmarks will be guided by understanding the extent to which the time to treatment mediates the relation between revascularization method and outcome.
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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 | 0,126 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».