Toward Precision in Critical Care Research: Methods for Observational and Interventional Studies
Notice bibliographique
Résumé
Critical care trials evaluate the effect of interventions in patients with diverse personal histories and causes of illness, often under the umbrella of heterogeneous clinical syndromes, such as sepsis or acute respiratory distress syndrome. Given this variation, it is reasonable to expect that the effect of treatment on outcomes may differ for individuals with variable characteristics. However, in randomized controlled trials, efficacy is typically assessed by the average treatment effect (ATE), which quantifies the average effect of the intervention on the outcome in the study population. Importantly, the ATE may hide variations of the treatment's effect on a clinical outcome across levels of patient characteristics, which may erroneously lead to the conclusion that an intervention does not work overall when it may in fact benefit certain patients. In this review, we describe methodological approaches for assessing heterogeneity of treatment effect (HTE), including expert-derived subgrouping, data-driven subgrouping, baseline risk modeling, treatment effect modeling, and individual treatment rule estimation. Next, we outline how insights from HTE analyses can be incorporated into the design of clinical trials. Finally, we propose a research agenda for advancing the field and bringing HTE approaches to the bedside.
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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 | 0,390 | 0,581 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| 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; 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 ».