Comparison of statistical methods for analyzing cough frequency in a trial of refractory chronic cough
Notice bibliographique
Résumé
Background: 24-hour cough frequency represents a common primary endpoint in clinical trials of refractory chronic cough (RCC). These data often exhibit skewness and overdispersion that are typically addressed using either log-transformation or a negative binomial distribution. No studies have compared how the choice of method impacts results. Objective: To compare these approaches in handling skewed and overdispersed cough frequencies and their effects on treatment interpretation. Methods: This was a post hoc analysis of data from a parallel-group, randomized, placebo-controlled trial evaluating mepolizumab in 30 patients with RCC and eosinophilic airways disease. The analysis compared a negative binomial generalized linear mixed effects model (GLMM) with untransformed data, and a linear mixed effects model (LMM) with log-transformed data. Both models specified the same fixed and random effects. Results: The negative binomial distribution captured lower cough frequencies but underestimated high cough frequencies. The Gaussian distribution on log-transformed data better represented peak densities and tails. The choice of model did not affect which covariates were significant. Compared to placebo, patients on mepolizumab had 42.4% greater 24-hour cough frequencies (95% CI -13.1% to 133.3%) at 14 weeks in the negative binomial GLMM versus 18.0% greater (95% CI -20.2% to 74.5%) in the LMM. Conclusion: Using data from a small trial, log-transformation reduced skewness and yielded more precise estimates than a negative binomial GLMM. The choice of method did not, however, affect the overall interpretation of treatment effects. A similar comparison should be performed in larger trials.
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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 | 0,202 | 0,400 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».