NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Abstract Background Ağ meta-analizinde (NMA), tedavi etkileri arasındaki farkın büyüklüğü tipik olarak, kümülatif sıralama eğrisinin (SUCRA) altında en iyi olasılık ve yüzey gibi sıralama metriklerinin hesaplanmasında göz ardı edilir. Yöntemler En az önemli farklılıkları (MID'leri) hesaba katan yaygın olarak mevcut NMA sıralama ölçümlerine analoglar sağlanır. Özellikle, tanımları MID-ayarlı medyan rütbeleri, MID-ayarlı olasılık jth, MID-ayarlı kümülatif olasılık jth ve MID-ayarlı SUCRA değerleri için sağlanır. MID'ler için ayarlama, bir ağdaki tedaviler arasındaki bağlara izin verdiğinden, sıralamadaki bağları ele alma yöntemleri tartışılır, bununla birlikte, bağları ele almak için orta nokta yönteminin, bir ağdaki tüm SUCRA değerlerinin ortalama değerinin bir yarısı olduğu özelliğini koruduğu gösterilmiştir. MID-ayarlı P-skorları ve MID-ayarlı SUCRA değerlerinin karşılaştırılabilirliği tartışılır ve MID-ayarlı sıralama metriklerinin Bayesian yazılım uygulaması sağlanır. Sonuçlar MID-ayarlı sıralama metriklerinin iki gerçek dünya uygulaması, kullanımlarını göstermek için sunulur. Spesifik olarak, NMA'lar diyabet ve Parkinson hastalığı tedavileri üzerine yayınlanmış ağlara dayanarak gerçekleştirilir. Sonuçları sunmak için, MID'ler bu ağlar için MID ayarlı sıralama metriklerini yorumlamak için ilgili literatürden seçilir. Sonuçlar MID'nin büyüklüğüne ve tedaviler arasındaki farkın büyüklüğüne bağlı olsa da, sıralama tedavilerinde MID'leri göz önünde bulundurmamak, klinik alakanın hiçbirinin bulunmadığı tedavileri sıralarken farklılıkların hatalı sonuçlara yol açabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Abstract Background In network meta-analysis (NMA), the magnitude of difference between treatment effects is typically ignored in the calculation of ranking metrics, such as probability best and surface under the cumulative ranking curve (SUCRAs). Methods Analogues to commonly available NMA ranking metrics that account for minimally important differences (MIDs) are provided. In particular, definitions are provided for MID-adjusted median ranks, MID-adjusted probability jth, MID-adjusted cumulative probability jth, and MID-adjusted SUCRA values. Since adjustment for MIDs allows for ties between treatments in a network, methods for handling ties in ranking are discussed, with it shown that the midpoint method for handling ties retains the property that the average value of all SUCRA values in a network is one half. Comparability of MID-adjusted P-scores and MID-adjusted SUCRA values is discussed, and a Bayesian software implementation of the MID-adjusted ranking metrics is provided. Results Two real-world applications of MID-adjusted ranking metrics are presented to illustrate their use. Specifically, NMAs are conducted based on published networks on treatments for diabetes and Parkinson’s disease. To present the results, MIDs are selected from relevant literature to interpret MID-adjusted ranking metrics for these networks. Conclusions Although dependent on the magnitude of the MID and the magnitude of difference between treatments, failure to consider MIDs in ranking treatments can lead to erroneous conclusions of differences when ranking treatments where none of clinical relevance exists.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.