MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377041266 · doi:10.1016/j.ekir.2023.05.008

Impact of Outcome Adjudication in Kidney Disease Trials: Observations From the Study of Heart and Renal Protection

2023· article· en· W4377041266 sur OpenAlexaff
William G. Herrington, Charlie Harper, Natalie Staplin, Richard Haynes, Jonathan Emberson, Christina Reith, Lai Seong Hooi, Adeera Levin, Christoph Wanner, Colin Baigent, Martin Landray

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of OxfordKidney Research UKNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationMedical Research CouncilMerck
Mots-clésAdjudicationMedicineInternal medicinePlaceboKidney diseaseRelative riskDiseaseIntensive care medicineCardiologyConfidence intervalAlternative medicineLawPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: We aimed to assess opportunities for trial streamlining and the scientific impact of adjudication on kidney and cardiovascular outcomes in CKD. Methods: We analysed the effects of adjudication of ~2100 maintenance kidney replacement therapy (KRT) and ~1300 major atherosclerotic events (MAEs) recorded in SHARP. We first compared outcome classification before versus after adjudication, and then re-ran randomised comparisons using pre-adjudicated follow-up data. Results: For maintenance KRT, adjudication had little impact with only 1% of events being refuted (28/2115). Consequently, randomised comparisons using pre-adjudication reports found almost identical results (pre-adjudication: simvastatin/ezetimibe 1038 vs placebo 1077; risk ratio [RR] 0.95, 95%CI 0.88-1.04; post-adjudicated: 1057 vs 1084; RR=0.97, 95%CI 0.89-1.05). For MAEs, about one-quarter of patient reports were refuted (324/1275 [25%]), and reviewing 3538 other potential vascular events and death reports identified only 194 additional MAEs. Nevertheless, randomised analyses using SHARP's pre-adjudicated data alone found similar results to analyses based on adjudicated outcomes (pre-adjudication: 573 vs 702; RR=0.80, 95%CI 0.72-0.89; adjudicated: 526 vs 619; RR=0.83, 95%CI 0.74- 0.94), and also suggested refuted MAEs were likely to represent atherosclerotic disease (RR for refuted MAEs=0.80, 95%CI 0.65-1.00). Conclusions: These analyses provide three key insights. First, they provide a rationale for nephrology trials not to adjudicate maintenance KRT. Secondly, when an event that mimics an atherosclerotic outcome is not expected to be influenced by the treatment under study (e.g. heart failure), the aim of adjudicating atherosclerotic outcomes should be to remove such events. Lastly, restrictive definitions for the remaining suspected atherosclerotic outcomes may reduce statistical power.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,498
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,736
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4980,736
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,012
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,282 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKidney International ReportsMême sujetChronic Kidney Disease and DiabetesTravaux en français237 207