Trial Analysis and Interpretation in Critical Care Using the Evidential (Likelihood) Approach: Rationale and Practical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selecting the optimal methodological framework for evidence synthesis presents a fundamental challenge in contemporary clinical research. In critical care, in which many interventions yield inconclusive results under traditional P value–based analyses, complementary analytical approaches can enhance our understanding of trial data. Although frequentist statistics remain predominant and Bayesian methods have recently experienced a resurgence of interest, the evidential (or likelihood) framework offers a methodological perspective that potentially bridges these two inferential paradigms. In this Concise Translational Review, we introduce readers to the evidential approach. To present the evidential approach as an analytical tool for critical care trials, we demonstrate its application using data from two mechanical ventilation trials (ART [the Alveolar Recruitment Trial], N = 1,010; and STAMINA [Strategy for Community Acquired Pneumonia Trial], N = 214) and one trial evaluating balanced solutions (BaSICS [Balanced Solutions in Intensive Care Study], N = 10,520). We focus on how concepts and terminology translate across paradigms, the framework’s measures of effect (i.e., likelihood ratios, support values, and support intervals), proposals for its use in sequential analysis and trial monitoring, and how to report results from this framework in research articles. We propose that the evidential framework provides a clinically intuitive approach to trial interpretation by focusing on the relative evidence between competing hypotheses, thereby offering additional and complementary insights that align with clinical reasoning processes. To facilitate implementation by the scientific community, we have developed an interactive Shiny (open-source web-based) application (https://fzampier.shinyapps.io/Likelihood_Shiny/).
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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 | 0,459 | 0,535 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,040 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».