Precision of Treatment Hierarchy: A Metric for Quantifying Certainty in Treatment Hierarchies From Network Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Network meta-analysis (NMA) is an extension of pairwise meta-analysis that facilitates the estimation of relative effects for multiple competing treatments. A hierarchy of treatments is a useful output of an NMA. Treatment hierarchies are produced using ranking metrics. Common ranking metrics include the Surface Under the Cumulative RAnking curve (SUCRA) and P-scores, which are the frequentist analogue to SUCRAs. Both metrics consider the size and uncertainty of the estimated treatment effects, with larger values indicating a more preferred treatment. Although SUCRAs and P-scores themselves consider uncertainty, treatment hierarchies produced by these ranking metrics are typically reported without a measure of certainty, which might be misleading to practitioners. We propose a new metric, Precision of Treatment Hierarchy (POTH), which quantifies the certainty in producing a treatment hierarchy from SUCRAs or P-scores. The metric connects three statistical quantities: The variance of the SUCRA values, the variance of the mean rank of each treatment, and the average variance of the distribution of individual ranks for each treatment. POTH provides a single, interpretable value that quantifies the extent of certainty in producing a treatment hierarchy. We show how the metric can be adapted to apply to subsets of treatments in a network, for example, to quantify the certainty in the hierarchy of the top three treatments. We calculate POTH for a database of NMAs to investigate its empirical properties, and we demonstrate its use on two published networks.
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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 | 0,037 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».