高影响因子科学杂志上发表的那些非劣效性试验

近十年公开发表格的非劣效性试制更多，然而，这些分析的机器学习能量密度如何，我们还密切相关。近日，《Circulation》杂志公开发表格了一项分析，以心肌梗死教育领域为例，对极高于受到影响因子学术刊物上公开发表格的非劣效性试制的相似性、机器学习能量密度等开展了概述。分析具体了1990-2016年公开发表格在JAMA、Lancet和NEJM上的非劣效性试制。两位独立评审员萃取了信息。关注的信息要素仅限于非劣效性界值，哪些分析的结果达到了非劣效性，哪些试制长期存在但会受到影响非劣效性推断结果的主要或次要因素所。主要的机器学习相更为因素所仅限于：没同时展现ITT量化（意向性量化）和PP量化（不符分析提议量化）的结果，α＞0.05，新近疗程暴力手段仍未与最佳疗程提议开展更为，没证明非劣效性界值的合理化，缓冲区排除人数或失访率≥10%。次要因素所仅限于次优盲法，确实组潜藏等。分析结果分析人员在PubMed上开展检索，共检索到2，544篇书评，其中的110篇（仅限于111项试制）不符入选标准化（表格1）。表格1 入选的非劣效试制的大体上分析相似性分析公开发表格的小时跨度从1992年到2016年。这些试制中的，样本量中的位数为3，006（IQR：1，021-6，068）。可验证到非劣效性的效能（power）中的位数为86％（IQR：80％-90％）。可重回主要绕道量化的患者中的位数为2，707（IQR：1，021-5，966）。9项分析（8.1％）原定终止（4项分析由于耐用性难题，3项由于入组较慢，1项分析注意到无益处，1项分析由于完整性破损）。非劣效性界值60项（54.0％）试制的非劣效性界值是基于ARD（也就是说高风险区别，absolute risk difference）决定的，50项（45.0％）试制基于比起区别（29项基于HR，14项基于RR，7项试制基于OR）。1项试制的界值基于比起区别但没作进一步细分，1项试制没份文件非劣效性界值。各项试制的非劣效性界值区别更大（ARD在0.4％~25％，HR在1.05~2.85，RR在1.1~1.8，OR在1.1~2.0）。在公开发表格过分析设计者/分析提议相关机器学习书评的试制中的，分析人员注意到有7篇试制的分析设计者/提议与再次公开发表格的一段话之间长期存在区别或有接收者缺失。有的在再次公开发表格的书评中的改以了非劣效性界值，有的则缺失如何为了让非劣效性界值相关的部分或全部先前。主要绕道的结果111项试制中的，有2项试制，无法评估置信区间。在109项不符标准化的试制中的，86项（78.9％）的试制表格明具备非劣效性（其中的20项试制的结果也表格明出新优效性）；23项（21.1％）试制仍未达到非劣效性（16项分析的结果不具体，7项分析表格明制裁紧急措施的结局更差）。在95项（85.6％）试制中的，主要绕道量化是基于ITT量化或解析ITT量化，11项（9.9％）试制运使用PP量化，5项（4.5％）运使用其他或仍未定义的量化类型。绝大多数（90％）试制在参考资料中的适当地份文件了分析结果，即所谓劣效，优效或劣效性，分析如果没达到，则指出新仍未达到非劣效性。但是，还有一些试制，要么是参考资料说明的接收者和分析结果之间长期存在区别，要么是参考资料提供者的接收者不足以。机器学习和份文件的相更为70项试制（63.1％）通过对另一个缓冲区人群的二次量化（例如，如果首次量化是ITT量化，则再做一次PP量化）来展现主要分析绕道，其中的66项试制的结果原则上，而4项试制的两次量化结果不原则上。68项试制（61.3％）提供者了如何具体非劣效性界值，而43项试制（38.7％）没。110项（99.0％）试制的侧面α≤0.05，其中的44项试制的侧面α≤0.025。事后量化（post-hoc ysis）注意到，与测量仪器试制相比，药物试制的α水平更高于（Wilcoxon秩和验证P = 0.02）。在27项分析中的（24.3％），有> 10％的参与者原定退出新，仅限于随访失访，原定停止制裁或其他原因（表格2）。总体而言，基于所有主要的偏倚因素所，27项试制（24.3％）被认为具备高于偏倚高风险。97项（87.3％）试制的标题或参考资料中的份文件了非劣效性设计者。67项（60.4％）试制，除了再次的分析一段话，还同步公开发表格了分析设计者或分析提议的机器学习书评。在这67项试制中的，8项（11.9％）试制的非劣效性界值在再次撰稿一段话与提议之间长期存在区别或在其中的一篇书评中的仍未公开发表。大多数试制（n = 60，54％）是停止使用首页试制，12项试制（10.8％）为单盲，39项（35.1％）为临床。100项试制开展了组潜藏（90％）。91项试制（82％）对主要绕道开展了盲法断定。总之，基于所有的次要偏倚因素所，25项试制（22.5％）具备高于偏倚高风险（绘出新2）。根据所有主要和次要因素所，有7项试制（6.3％）具备高于偏倚高风险。事后量化仍未表格明出新三种学术刊物的书评在主要因素所（Kruskal-Wallis验证P = 0.28）或次要因素所（Kruskal-Wallis验证P = 0.11）上的区别。然而，对非劣效性试制的分析设计者或分析提议的可获得性开展评估，在三种学术刊物中的，NEJM公开发表格的试制中的，有74.2％公开发表格过相关的机器学习书评或有在线的分析提议，JAMA为53.3％，Lancet为33.3%（Fisher精准验证P = 0.001）。小时趋势近十年，这些学术刊物上公开发表格的心肌梗死非劣效性试制有所增加（P<0.001 for trend，绘出新3）。一项事后量化表格明，在111项纳入的试制中的，公开发表格小时在2010年后的有52项（46.8%）。2010年后来发布新闻的试制，长期存在机器学习或分析份文件相更为的高风险有所降高于（2010年之前 vs 2010年后来，主要偏倚因素所和次要因素所的P = 0.03和0.002）。咨询心肌梗死教育领域中的的非劣效性试制更多地公开发表格在极高于受到号召力的学术刊物上，这些试制中的非劣效性试制主要使用对新近制裁紧急措施的验证。并且大多数是大型多中的心分析。鉴于许多非劣效性试制已成为批准后新近疗法的基础，很有必要对他们开展分析。尽管大多数试制撒谎新近疗程暴力手段相比准确率的非劣效性，但很多分析长期存在具备偏倚高风险的机器学习或分析份文件相更为，但会扩大其正确性的可信度。有必要提极高于对这些相更为因素所的相识，较好违背FDA和CONSORT指南关于非劣效性试制设计者、实施和份文件的决定。注释：Circulation. 2019 Jun 10. doi： 10.1161/CIRCULATIONAHA.119.040214.