Use of transportability methods for real-world evidence generation: a review of current applications
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To evaluate how transportability methods are currently used for real-world evidence (RWE) generation to inform good practices and support adoption and acceptance of these methods in the RWE context. Methods: We conducted a targeted literature review to identify studies that transported an effect estimate of the clinical effectiveness or safety of a biomedical exposure to a target real-world population. Records were identified from PubMed-indexed articles published any time before 25 July 2023 (inclusive). Two reviewers screened abstracts/titles and reviewed the full text of candidate studies to identify the final set of articles. Data on the therapeutic area, exposure(s), outcome(s), original and target populations and details of the transportability analysis (e.g., analytic method used, estimate transported, stated assumptions) were abstracted from each article. Results: Of 458 unique records identified, six were retained in the final review. Articles were published during 2021–2023, focused on the US/Canada context, and covered a range of therapeutic areas. Four studies transported an RCT effect estimate, while two transported effect estimates derived from real-world data. Almost all articles used weighting methods to transport estimates. Two studies discussed all transportability assumptions, and one evaluated the likelihood of meeting all assumptions and the impact of potential violations. Conclusion: The use of transportability methods for RWE generation is an emerging and promising area of research to address evidence gaps in settings with limited data and infrastructure. More transparent and rigorous reporting of methods, assumptions and limitations may increase the use and acceptability of transportability for producing robust evidence on treatment effectiveness and safety.
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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 | 0,439 | 0,759 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».