Observational studies of early versus late salvage therapies in critical care exhibit intrinsic selection bias: two meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is difficult to determine the optimal timing of salvage therapies, such as initiation of renal replacement therapies (RRT), using non-experimental designs. Therefore, using timing of RRT as a motivating example, we performed meta-analyses comparing observational and experimental studies assessing timing of RRT and timing of invasive mechanical ventilation (IMV). METHODS: We performed two meta-analyses of observational and experimental studies testing the association of early versus late initiation of RRT and IMV on mortality. RESULTS: We included 72 studies for RRT (57 observational, 15 experimental) and 50 for IMV (48 observational, 2 experimental). For RRT, observational studies showed mortality benefit with early RRT (OR 0.52, 95% CI 0.42-0.63) that was not seen in experimental studies (OR 0.94, 95% CI 0.76-1.17). For IMV, observational studies demonstrated harm with early IMV (OR 1.25, 95% CI 1.03-1.52), although not to the degree of experimental studies (OR 1.86, 95% CI 0.90-3.86). When observational studies were restricted to subjects who all received IMV, conclusions were further biased towards benefit favoring early IMV (OR 0.75, 95% CI 0.55-1.02). Studies that also included subjects who were never intubated showed harm with early IMV (OR 1.63, 95% CI 1.30-2.04). CONCLUSIONS: There were significant differences in the results of observational and experimental studies looking at timing of salvage therapies, partly due to selection bias in observational studies. This issue was worsened by only including subjects who receive the therapy. Randomized trials using objective eligibility criteria remain the best method to determine optimal timing of salvage therapies.
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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 | 0,099 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,070 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».