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Enregistrement W4392938758 · doi:10.1111/jebm.12600

Handling time‐varying treatments in observational studies: A scoping review and recommendations

2024· review· en· W4392938758 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésObservational studyProtocol (science)WorkflowObservational methods in psychologyComputer scienceSet (abstract data type)Process (computing)Medical physicsManagement scienceSelection (genetic algorithm)MedicineAlternative medicineMachine learningEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Time-varying treatments are common in observational studies. However, when assessing treatment effects, the methodological framework has not been systematically established for handling time-varying treatments. This study aimed to examine the current methods for dealing with time-varying treatments in observational studies and developed practical recommendations. METHODS: We searched PubMed from 2000 to 2021 for methodological articles about time-varying treatments, and qualitatively summarized the current methods for handling time-varying treatments. Subsequently, we developed practical recommendations through interactive internal group discussions and consensus by a panel of external experts. RESULTS: Of the 36 eligible reports (22 methodological reviews, 10 original studies, 2 tutorials and 2 commentaries), most examined statistical methods for time-varying treatments, and only a few discussed the overarching methodological process. Generally, there were three methodological components to handle time-varying treatments. These included the specification of treatment which may be categorized as three scenarios (i.e., time-independent treatment, static treatment regime, or dynamic treatment regime); definition of treatment status which could involve three approaches (i.e., intention-to-treat, per-protocol, or as-treated approach); and selection of analytic methods. Based on the review results, a methodological workflow and a set of practical recommendations were proposed through two consensus meetings. CONCLUSIONS: There is no consensus process for assessing treatment effects in observational studies with time-varying treatments. Previous efforts were dedicated to developing statistical methods. Our study proposed a stepwise workflow with practical recommendations to assist the practice.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,833
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,202 · 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