Network meta‐analysis can inform the ethical evaluation of trials that randomise away from standard of care: The case of symptomatic carotid stenosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little guidance exists on the conduct of randomised clinical trials (RCT) that seek to randomise patients away from standard of care. We sought to test the technique of network meta-analysis (NMA) to ascertain best available evidence for the purposes of informing the ethical evaluation of RCTs under these circumstances. We used the example of RCTs for patients with symptomatic, moderate to severe carotid stenosis that seek to compare surgical intervention plus medical therapy (standard of care) versus medical therapy (less than standard of care). STUDY DESIGN AND SETTING: Network meta-analysis of RCTs of adults with symptomatic carotid artery stenosis of 50%-99% who were treated with carotid endarterectomy (CEA), carotid artery stenting (CAS), or medical therapy (MT). The primary outcome was any stroke or death until end of follow-up, and secondary outcome was 30-day risk of ipsilateral stroke/death. RESULTS: We analysed eight studies, with 7187 subjects with symptomatic moderate/severe stenosis (50%-99%). CEA was more efficacious than MT (HR = 0.82, 95% credible intervals [95% CrI] = 0.73-0.92) and CAS (HR 0.73, 95% CrI = 0.62-0.85) for the prevention of any stroke/death. At 30 days, the odds of experiencing an ipsilateral stroke/death were significantly lower in the CEA group compared to both MT (OR = 0.58, 95% CrI = 0.47-0.72) and CAS (OR = 0.68, 95% CrI = 0.55-0.83). CONCLUSION: Our results support the feasibility of using NMA to assess best available evidence to inform the ethical evaluation of RCTs seeking to randomise patients away from standard of care. Our results suggest that a strong argument is required to ethically justify the conduct of RCTs that seek to randomise patients away from standard of care in the setting of symptomatic moderate to severe carotid stenosis.
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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 | 0,450 | 0,751 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».