Predicting individualized treatment effects of corticosteroids in community-acquired-pneumonia: a data-driven analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Corticosteroids could improve outcomes in patients with community-acquired pneumonia (CAP). However, we hypothesize that corticosteroid effectiveness varies among individual patients, resulting in inconsistent outcomes and unclear clinical indication. Therefore, we developed and validated a predictive, causal model based on baseline characteristics to predict individualized treatment effects (ITEs) of corticosteroids on mortality in patients with CAP. Methods We obtained individual patient data from six randomized controlled trials comparing corticosteroid therapy to placebo in 1,869 adult CAP patients. The study endpoint was 30-day mortality. We performed effect modelling through logistic regression and evaluated the predicted ITEs in terms of discrimination and calibration for benefit. Our modelling procedure involved variable selection, missing value imputation, data normalization, encoding treatment variables, creating interaction terms, optimizing penalization strength, and training logistic regression models. We evaluated discriminative performance using the newly proposed ‘AUC-benefit’. Findings The model identified high levels of CRP and glucose, at baseline, as main predictors for benefit of corticosteroid treatment. Using a decision threshold of ITE=0, the model predicted harm in 1,004 patient and benefit in 864 patients. We observed benefit in patients where the model predicted benefit, with an odds ratio of 0.5 (95% CI: 0.3 to 0.9) and a mortality reduction of 3.2% (95% CI: 0.7 to 5.6), and no statistically significant benefit in the patients where the model predicted harm, with an odds ratio of 1.1 (95% CI: 0.7 to 1.8) and a negative mortality reduction (hence, increase) of −0.3% (95% CI: −2.6 to 1.8). The model yielded an AUC-benefit of 184.9 (28.6 to 347.6, 95% CI), underestimated ITEs in the lower ITE region and slightly overestimated ITEs in the higher ITE region. Interpretation Our model has potential to identify patients with CAP who benefit from corticosteroid treatment, and aid in the design of personalized clinical trials. We will prospectively validate the model in two recent CAP trials.
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 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 | 0,270 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».