Notice bibliographique
Résumé
In the letter to the editor written by Bonovas, Peyrin-Biroulet, and Danese, the authors accurately recognized a data recording error in the manuscript entitled “The comparative effectiveness of mesalamine, sulfasalazine, corticosteroids, and budesonide for the induction of remission in Crohn's disease: A Bayesian network meta-analysis.”1 Accordingly, the manuscript has been revised to address this mistake, and erratum will be published. The source of the error originated from the Crohn's II randomized controlled trial (RCT); this study was reported in a previous meta-analysis because of the study being unpublished.2 The data were extracted from a forest plot in the manuscript (Fig. 2). The forest plot defined an event as “failure to achieve remission,”2 which was erroneously recorded as “achieving remission” (i.e., the inverse outcome) in our study.1 Consequently, all analyses performed in the manuscript were revised using the proper values recorded for Crohn's II RCT. In our network meta-analysis, the comparison between high-dose mesalamine and placebo changed to an odds ratio of 1.86 (95% credible interval: 1.14–3.14) in the updated version. In the traditional meta-analysis, using only the direct head-to-head RCTs, in comparing high-dose mesalamine with placebo, the odds ratio dropped to 1.55 (95% credible interval: 0.80–3.11) in the revised analysis. Thus, the direct treatment effect comparing high-dose mesalamine with placebo was no longer statistically significant, whereas the estimate from the network meta-analysis remained significant. Network meta-analyses have the advantage of borrowing the strength of indirect evidence and can improve the precision of estimates. Although they rely on the assumption that the effect modifiers are balanced across comparisons, we did not detect any statistical inconsistency between the direct and indirect evidence in our node-splitting analyses.3 The differences of our network meta-analysis1 as compared to a previously published network meta-analysis4 highlight that the results of network meta-analyses are dependent on the definitions of variables and the selection of RCTs. The uncertainty rising from differences in network meta-analyses is a justification for the design of a well-powered RCT in patients with mild to moderate Crohn's disease using strict definitions of remissions.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,055 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
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 ».