IRIS - Time To Treatment Individual Participant Meta-Analysis - Update SAP
Notice bibliographique
Résumé
(1) Under “Primary hypothesis and analysis” subheading “primary analysis” it is described that analysis will be carried out with the same adjustment as per IRIS main analysis1. However, the wrong adjustment variables are named thereafter. In the IRIS main analysis adjustments variables were: Citation page 5 of IRIS main SAP1: […] “All analyses will be adjusted for the following prognostic variables: • Age • ASPECTS • Atrial fibrillation • Occlusion location on baseline CTA/MRA • Baseline NIHSS • Pre-stroke mRS score • Time from onset to randomization” […] We corrected the statistical analysis plan accordingly. Time from onset to randomization was not included, because onset-to-expected-IVT times (including time from onset to randomization times) are already implemented in the model as covariates of interest. Changes made (page 5 of SAP 1.0): […] Analyses will be adjusted for age, Alberta Stroke Program Early CT Score, atrial fibrillation, occlusion location on basleline CTA/MRA, baseline NIHSS and pre-stroke mRS score as per IRIS main analysis1. […] (2) Because a few TNK patients are included, the title was changes to “Effect of treatment delay on efficacy and safety of intravenous thrombolysis before thrombectomy: A meta-analysis of individual participant data” (page 1)
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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 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,009 |
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 ».