A Targeted Review of Worldwide Indirect Treatment Comparison Guidelines and Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Controls and governance over the methodology and reporting of indirect treatment comparisons (ITCs) have been introduced to minimize bias and ensure scientific credibility and transparency in healthcare decision making. The objective of this study was to highlight ITC techniques that are key to conducting objective and analytically sound analyses and to ascertain circumstantial suitability of ITCs as a source of comparative evidence for healthcare interventions. METHODS: Ovid MEDLINE was searched from January 2010 through August 2023 to identify publicly available ITC-related documents (ie, guidelines and best practices) in the English language. This was supplemented with hand searches of websites of various international organizations, regulatory agencies, and reimbursement agencies of Europe, North America, and Asia-Pacific. The jurisdiction-specific ITC methodology and reporting recommendations were reviewed. RESULTS: Sixty-eight guidelines from 10 authorities worldwide were included for synthesis. Many of the included guidelines were updated within the last 5 years and commonly cited the absence of direct comparative studies as primary justification for using ITCs. Most jurisdictions favored population-adjusted or anchored ITC techniques opposed to naive comparisons. Recommendations on the reporting and presentation of these ITCs varied across authorities; however, there was some overlap among the key elements. CONCLUSIONS: Given the challenges of conducting head-to-head randomized controlled trials, comparative data from ITCs offer valuable insights into clinical-effectiveness. As such, multiple ITC guidelines have emerged worldwide. According to the most recent versions of the guidelines, the suitability and subsequent acceptability of the ITC technique used depends on the data sources, available evidence, and magnitude of benefit/uncertainty.
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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 | 0,029 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».