在重症监护中的单个多中心试验中存在错误阳性和错误阴性风险
David Sidebotham1,2, C Jake Barlow1,2
1Department of Anaesthesia, Auckland City Hospital, Auckland, New Zealand.
零假设意义测试 (NHST) 在医学研究中很常见. 假阳性风险 (FPR) 和假阴性风险 (FNR) 对假设真实性的洞察力比P值更好,在重症监护试验中揭示了可变的证据质量.
科学领域:
- 医学统计 医学统计
- 临床试验分析
- 基于证据的医学基于证据的医学.
背景情况:
- 零假设显著性测试 (NHST) 是医学研究中占主导地位的统计推理框架.
- NHST依赖P值和置信区间,这些区间量化了对零假设的证据,但并不表明假设是真实的概率.
- 假阳性风险 (FPR) 和假阴性风险 (FNR) 代表了关于假设真实性的测试后概率,表明真实效应的可能性.
研究的目的:
- 计算在重症监护中的单个多中心试验的假阳性风险 (FPR) 和假阴性风险 (FNR).
- 评估真实效应存在或缺失的概率,提供比传统NHST指标更直接的证据质量衡量标准.
主要方法:
- 在重症监护中的53个个别多中心试验中计算FPR或FNR.
- 假设预测概率为0.5,假设是正确的,以确定测试后的风险.
主要成果:
- 对于报告统计学意义的试验,PFR在0.1%至57.6%之间.
- 对于报告不显著性的试验,FNR在1.7%至36.9%之间.
- 47项非显著试验中的26项 (55.3%) 显示了对零假设的强有力的证据;其他提供了有限的证据. 没有观察到明确的P值/FNR关系.
结论:
- FPR和FNR表现出显著的变异性,表明实质性差异的概率真实或缺席的治疗效应跨试验.
- 很少有试验提供了真正治疗效果的令人信服的证据 (1/26显著试验),近一半的非显著试验提供了缺乏效果的有限证据.
- 这些发现突出了重症监护多中心试验的高度可变的证据质量,强调了传统NHST的局限性.
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