Maximized sequential probability ratio test regression
Notice bibliographique
Résumé
Ideally, the sequential monitoring of adverse events following post-licensed drugs and vaccines is correctly adjusted for confounding variables, such as gender and age, that may have an effect on the quality of the events. This is the idea behind the usual fully randomized, the placebo-control, and the self-control designs. Two prominent methods for conducting sequential analysis of the safety of post-market drugs and vaccines are the maximized sequential probability ratio test (MaxSPRT), and its conditional version, the CMaxSPRT. However, even when the assumption of sample homogeneity is realistic prior to the drug/vaccine administration, the effects caused by the drugs and vaccines on the risk of an adverse event, if any, can still vary according to observable covariates. For binomial and Poisson data, a straightforward sequential test method is introduced in order to accommodate a regression structure in the MaxSPRT. The proposed sequential regression test is also applicable for the CMaxSPRT, that is, the regression works for comparing historical and surveillance Poisson data with unknown heterogeneous baseline rates, taking into account seasonality and any other observable confounding covariates. To illustrate the usefulness of such a regression method, we describe the potential applications of the method to monitor vaccine-adverse events in Manitoba, Canada. The numeric results and examples were executed with the R Sequential package.
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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 | 0,033 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».