Two-stage Bayesian network meta-analysis of individualized treatment rules for multiple treatments with siloed data
Notice bibliographique
Résumé
Individualized treatment rules leverage patient-level information to tailor treatments for individuals. Estimating these rules, with the goal of optimizing expected patient outcomes, typically relies on individual-level data to identify the variability in treatment effects across patient subgroups defined by different covariate combinations. To increase the statistical power for detecting treatment-covariate interactions and the generalizability of the findings, data from multisite studies are often used. However, sharing sensitive patient-level health data is sometimes restricted. Additionally, due to funding or time constraints, only a subset of available treatments can be included at each site, but an individualized treatment rule considering all treatments is desired. In this work, we adopt a two-stage Bayesian network meta-analysis approach to estimate individualized treatment rules for multiple treatments using multisite data without disclosing individual-level data beyond the sites. Simulation results demonstrate that our approach can provide consistent estimates of the parameters that fully characterize the optimal individualized treatment rule. We illustrate the method's application through an analysis of data from the Sequenced Treatment Alternatives to Relieve Depression study, the Establishing Moderators and Biosignatures of Antidepressant Response for Clinical Care study, and the Research Evaluating the Value of Augmenting Medication with Psychotherapy study.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».