Causal machine learning for assessing the effectiveness of off-label use of amiodarone in new-onset atrial fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Off-label drug use, i.e., uses of a drug that differ from what regulatory authorities have approved, is common, occurring overall in up to 36% of prescriptions. Yet, the effectiveness across different patient subgroups is often poorly understood. In this study, we demonstrate how one can use causal machine learning (ML) together with real-world data to identify which patient groups are most likely to benefit from off-label use. Specifically, we assessed the effectiveness of off-label use of amiodarone in patients with new-onset atrial fibrillation (NOAF). NOAF can often lead to hemodynamic instability and rapid ventricular response, so that hemodynamic stability should be restored. We developed a causal ML model to predict individualized treatment effects (ITEs) of off-label amiodarone use on the probability of returning to hemodynamic stability. We used real-world data from the U.S. to develop the causal ML model and externally evaluated that model on real-world data from the Netherlands. Our predicted ITEs show that 44.8% (95% confidence interval [CI]: 38.4% to 51.0%) of patients benefit from off-label use of amiodarone with large heterogeneity: amiodarone is predicted to increase the probability of restoring hemodynamic stability by a mean of 0.5 percentage points (pp), with an interquartile range (IQR) of − 1.1 pp to 1.0 pp, in the external dataset from the Netherlands. Using these ITEs, we defined a personalized treatment rule, which could increase the number of patients achieving hemodynamic stability by 4.4% (95% CI: 1.0% to 7.8%) compared to current practice. Additionally, we studied which biomarkers are predictive of treatment effect heterogeneity and found that patients with higher blood pressure may benefit most from off-label use of amiodarone. Altogether, our study shows the potential of causal ML together with real-world data in identifying patients who benefit from off-label drug use.
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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 | 0,026 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».