The Role of Expert Opinion in Projecting Long-Term Survival Outcomes Beyond the Horizon of a Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical trials often have short follow-ups, and long-term outcomes such as survival must be extrapolated. Current extrapolation methods often produce a wide range of survival values. To minimize uncertainty in projections, we developed a novel method that incorporates formally elicited expert opinion in a Bayesian analysis and used it to extrapolate survival in the placebo arm of DAPA-CKD, a phase 3 trial of dapagliflozin in patients with chronic kidney disease (NCT03036150). METHODS: A summary of mortality data from 13 studies that included DAPA-CKD-like populations and training on elicitation were provided to six experts. An elicitation survey was used to gather the experts' 10- and 20-year survival estimates for patients in the placebo arm of DAPA-CKD. These estimates were combined with DAPA-CKD mortality and general population mortality (GPM) data in a Bayesian analysis to extrapolate long-term survival using seven parametric distributions. Results were compared with those from standard frequentist approaches (with and without GPM data) that do not incorporate expert opinion. RESULTS: The group expert-elicited estimate for 20-year survival was 31% (lower estimate, 10%; upper estimate, 40%). In the Bayesian analysis, the 20-year extrapolated survival across the seven distributions was 14.9-39.1%, a range that was 2.4- and 1.6-fold smaller than those produced by the frequentist methods (0.0-56.9% without and 0.0-39.2% with GPM data). CONCLUSIONS: Using expert opinion in a Bayesian analysis provided a robust method for extrapolating long-term survival in the placebo arm of DAPA-CKD. The method could be applied to other populations with limited survival data.
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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 | 0,171 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».