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Enregistrement W4223447356 · doi:10.1186/s13063-022-06240-w

Remote, real-time expert elicitation to determine the prior probability distribution for Bayesian sample size determination in international randomised controlled trials: Bronchiolitis in Infants Placebo Versus Epinephrine and Dexamethasone (BIPED) study

2022· article· en· W4223447356 sur OpenAlexafffundabout
Jingxian Lan, Amy C. Plint, Stuart R. Dalziel, Terry P. Klassen, Martin Offringa, Anna Heath

Notice bibliographique

RevueTrials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaChildren's Hospital of Eastern OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of OttawaPublic Health OntarioHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchChildren's Hospital Research Institute of ManitobaHospital for Sick ChildrenCure KidsCHEO Research InstituteResearch ManitobaChildren's Health Research InstituteKidscan Children's Cancer ResearchSchulich School of Medicine and DentistryCentre hospitalier universitaire Sainte-JustineCanada Research ChairsWomen and Children's Health Research InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésBronchiolitisMedicinePlaceboSample size determinationRandomized controlled trialTriageClinical trialEmergency medicinePhysical therapyStatisticsSurgeryPsychiatryInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bayesian methods are increasing in popularity in clinical research. The design of Bayesian clinical trials requires a prior distribution, which can be elicited from experts. In diseases with international differences in management, the elicitation exercise should recruit internationally, making a face-to-face elicitation session expensive and more logistically challenging. Thus, we used a remote, real-time elicitation exercise to construct prior distributions. These elicited distributions were then used to determine the sample size of the Bronchiolitis in Infants with Placebo Versus Epinephrine and Dexamethasone (BIPED) study, an international randomised controlled trial in the Pediatric Emergency Research Network (PERN). The BIPED study aims to determine whether the combination of epinephrine and dexamethasone, compared to placebo, is effective in reducing hospital admission for infants presenting with bronchiolitis to the emergency department. METHODS: We developed a Web-based tool to support the elicitation of the probability of hospitalisation for infants with bronchiolitis. Experts participated in online workshops to specify their individual prior distributions, which were aggregated using the equal-weighted linear pooling method. Experts were then invited to provide their comments on the aggregated distribution. The average length criterion determined the BIPED sample size. RESULTS: Fifteen paediatric emergency medicine clinicians from Canada, the USA, Australia and New Zealand participated in three workshops to provide their elicited prior distributions. The mean elicited probability of admission for infants with bronchiolitis was slightly lower for those receiving epinephrine and dexamethasone compared to supportive care in the aggregate distribution. There were substantial differences in the individual beliefs but limited differences between North America and Australasia. From this aggregate distribution, a sample size of 410 patients per arm results in an average 95% credible interval length of less than 9% and a relative predictive power of 90%. CONCLUSION: Remote, real-time expert elicitation is a feasible, useful and practical tool to determine a prior distribution for international randomised controlled trials. Bayesian methods can then determine the trial sample size using these elicited prior distributions. The ease and low cost of remote expert elicitation mean that this approach is suitable for future international randomised controlled trials. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03567473.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,402
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,402
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,292 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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