Understanding decision making for preventive interventions: The unruptured intracranial aneurysm example
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decision making for preventive interventions in asymptomatic patients, such as the treatment of incidental intracranial aneurysms, is eminently uncertain and at risk of over-treatment. One approach suggests that the weighing of the natural risk of the disease against the risk of intervention should be replaced by a comparison of outcomes measured as expected quality-adjusted life-years survival. METHODS: We review the problems of over-diagnosis and over-treatment and how prognostic studies can help address the clinical uncertainty. We examine and compare the assumptions that underlie the mathematical transformations that are involved in the so-called outcome-based approach with the risk-based approach when they are both derived from observational data. Finally, we propose a more pragmatic approach. RESULTS: Both risk-based and outcome-based models depend on two strong assumptions: exchangeability of patients selected to be observed and patients selected to be treated (in other words ignorability of treatment assignment), and ii) dominance of time-to-event data (the only thing pertinent for decision making is the time to the first event in the patient's history). The outcome-based approach needs an additional assumption: fatality (once a patient suffers a poor outcome from an event, recovery is impossible). These three theoretical assumptions are rarely verified in practice. CONCLUSION: Clinical decision-making based on observational data relies on unrealistic assumptions. Clinical practice should instead be guided by conducting pragmatic clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».