Abstract TP186: Heterogeneity Of Endovascular Treatment Effect: A Comparison Of Subgroup Identification Methods In Acute Stroke Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trials’ data are increasingly re-analyzed to identify treatment effect heterogeneity: that is, subgroups of patients who have either enhanced or adverse effects in a trial. This study investigates the robustness of subgroup identification methods in an acute stroke trial. Methods and Analysis: The Model-based recursive partitioning (MOB), Stochastic Subgroup Identification based on Differential Effects Search (Stochastic SIDEScreen), and Virtual Twin (VT) methods would be used to detect heterogeneity in Endovascular Treatment for Small Core and Anterior Circulation Proximal Occlusion with Emphasis on Minimizing CT to Recanalization Times (ESCAPE) trial. Results: In the ESCAPE trial, patients in the intervention group had a higher rate of functional independence (90-day mRS 0-2) than those in the control group (OR=2.6; p<0.001, and 95% CI=1.7–3.8). The three methods identified patients with differential treatment effects. The MOB identified 2-terminal subgroups, with the NIHSS > 11 group showing a significant treatment effect (OR=3.67; p<0.001 and 95% CI=2.11–6.40), while the subgroup of with a maximum NIHSS score of 11 did not (OR=1.63; p=0.463 and 95% CI=0.44–6.05). The stochastic SIDEScreen identified 4-terminal subgroups, but the group of patients with NIHSS greater than 9 and older than 54 years had a significant treatment effect (OR=4.92; p<0.001, and 95% CI= 2.66–9.10). Other three subgroups, like patients with a maximum NIHSS score of 9 and older than 54 years (OR=2.17, p=0.34, and 95% CI=0.44–10.65), did not have a significant treatment effect. VT identified 6-terminal subgroups; the subgroup consisting of patients older than 56 years and NIHSS > 11 had significant treat effect (OR=5.11; p<0.001 and 95% CI=2.68–9.73). As other renaming 4 subgroups, the subgroup consisting of younger patients and with a maximum NIHSS score of 11 did not show a treatment effect (OR=1.60, p=0.64, and 95% CI=0.39–6.30). Conclusion: Data-driven subgroup identification methods provide insight into the heterogeneity of treatment effects in acute stroke trials. Information about the identified subgroups might inform the development of clinical practice guidelines for acute stroke management.
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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 | 0,117 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».