Impact of Outcome Adjudication in Kidney Disease Trials: Observations From the Study of Heart and Renal Protection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».