Bayesian methods: a potential path forward for sepsis trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the success of recent platform trials for COVID-19, Bayesian statistical methods have become an option for complex, heterogenous syndromes like sepsis. However, study design will require careful consideration of how statistical power varies using Bayesian methods across different choices for how historical data are incorporated through a prior distribution and how the analysis is ultimately conducted. Our objective with the current analysis is to assess how different uses of historical data through a prior distribution, and type of analysis influence results of a proposed trial that will be analyzed using Bayesian statistical methods. METHODS: We conducted a simulation study incorporating historical data from a published multicenter, randomized clinical trial in the US and Canada of polymyxin B hemadsorption for treatment of endotoxemic septic shock. Historical data come from a 179-patient subgroup of the previous trial of adult critically ill patients with septic shock, multiple organ failure and an endotoxin activity of 0.60-0.89. The trial intervention consisted of two polymyxin B hemoadsorption treatments (2 h each) completed within 24 h of enrollment. RESULTS: In our simulations for a new trial of 150 patients, a range of hypothetical results were observed. Across a range of baseline risks and treatment effects and four ways of including historical data, we demonstrate an increase in power with the use of clinically defensible incorporation of historical data. In one possible trial result, for example, with an observed reduction in risk of mortality from 44 to 37%, the probability of benefit is 96% with a fixed weight of 75% on prior data and 90% with a commensurate (adaptive-weighting) prior; the same data give an 80% probability of benefit if historical data are ignored. CONCLUSIONS: Using Bayesian methods and a biologically justifiable use of historical data in a prior distribution yields a study design with higher power than a conventional design that ignores relevant historical data. Bayesian methods may be a viable option for trials in critical care medicine where beneficial treatments have been elusive.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».