Estimating Long-Term Survival Rates in Patients with Anaemia of Non-Dialysis-Dependent CKD: An Expert Elicitation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical trials for the treatment of anemia of CKD provide mortality data. Cost-effectiveness analyses of new treatments require survival extrapolations over a lifetime time horizon. An expert elicitation was conducted to obtain estimates of long-term survival probabilities for patients with anemia of non-dialysis dependent (NDD) CKD. Methods: Literature searches were used to identify clinical trials and observational studies that included patients with anemia of NDD CKD aged ≥ 18 years, that had > 500 participants per study arm and that reported all-cause death incidence and/or survival Kaplan-Meier (KM) curves. Study data were extracted and collated. KM curves were extrapolated to 20 years by calculating standardized mortality ratios (SMRs) compared to age- and sex-adjusted general population lifetables. A summary of relevant data was presented to six CKD experts. After an elicitation training, the experts made a judgment on the 10th, 50th and 90th percentile of 10- and 20-year survival of patients with anemia of NDD CKD. The individual judgments were combined into an overall assessment. Results: From the literature, all-cause death incidence in patients with anemia of NDD CKD was 3.5-39.4 per 100 patient-years (five studies). From SMR-extrapolated KM curves, estimated survival at 10 and 20 years was 30-57% and < 1-13%, respectively (three studies; median age of 80 and 68 years in two studies, and mean age of 66 in the third). The aggregated elicited survival values were 50% (80% confidence interval [CI]: 34-64%) at 10 years and 21% (80% CI: 8-36%) at 20 years. Conclusions: The elicited survival estimates could be used to model long-term survival and complement results from other extrapolation methods to inform and validate cost-effectiveness analyses. Long-term survival extrapolations are also likely to support patients and physicians with treatment decisions. Funding: Commercial Support - AstraZeneca
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 | 0,158 | 0,286 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».