The Blood Pressure Lowering Treatment Trialists’ Collaboration: methodological clarifications of recent reports
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological evidence has consistently shown that people with higher systolic or diastolic blood pressure are at greater risk of cardiovascular diseases. However, there has been limited randomized evidence to determine the role of blood pressure level at treatment initiation in the reduction of cardiovascular diseases risk. The extent to which other characteristics of individuals, such as prior disease history, age or sex, should be taken into account has also been controversial. Furthermore, effects on less commonly reported efficacy and safety outcomes remain underexplored. The Blood Pressure Lowering Treatment Trialists' Collaboration has collected individual-level participant data from 52 randomized clinical trials, with more than 360 000 participants, and is now the largest source of individual-level data from randomized clinical trials of blood pressure-lowering treatment. This resource provides an unprecedented opportunity to address major areas of uncertainty relating to stratified efficacy and safety of antihypertensive therapy. Recent reports have demonstrated the power of pooled analyses of the Blood Pressure Lowering Treatment Trialists' Collaboration dataset in filling long-standing gaps in our knowledge. However, there have been some misconceptions regarding the methods underpinning the recent reports, which we clarify in this article.
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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 | 0,837 | 0,935 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».