降压药物停药问题——答复
降压药物停药研究作者在答复中指出,预设的随机效应模型敏感性分析与固定效应模型结果一致,总体点估计及不确定性区间基本未变。作者选择固定效应模型作为主要分析方法,是考虑到随机效应模型可能存在误差,并使小型研究产生不当影响。
降压药物停药研究作者在答复中指出,预设的随机效应模型敏感性分析与固定效应模型结果一致,总体点估计及不确定性区间基本未变。作者选择固定效应模型作为主要分析方法,是考虑到随机效应模型可能存在误差,并使小型研究产生不当影响。
这封读者来信针对Wang及同事关于降压药不良反应与治疗停药的网状荟萃分析,提出主要分析采用固定效应模型的选择值得讨论。该荟萃分析纳入716项临床试验,共159 362名参与者。
FDA 的 CDER SBIA 举办线上活动,解读药物和生物制品临床试验采用贝叶斯方法的指南草案及设计、分析与审评考量。内容涵盖成功标准、运行特征、先验分布中外部信息的使用、缺失数据及分析报告要求。贝叶斯方法可能适用于利用既往研究信息或采用适应性设计的情境,常见于儿科和罕见病临床试验。
一项回顾性多数据集基准评测显示,胸片深度学习分类器的源数据概率校准并非均可迁移,区分能力改善也不保证概率校准改善。
一项涵盖7,174份B细胞淋巴瘤转录组的基准研究比较2,234种协调方案,ComBat家族在跨批次预测指标筛选的前112种方案中占84种。不同质量指标选出的最佳方案重叠有限,提示协调方案的优劣高度依赖评价指标,且各类指标之间存在权衡。
研究者开发了纳入爆发式转录模型的空间可变捕获模型,用于区分空间转录组学中的生物学变异与空间变化的技术噪声。该方法已实现为程序 stipple,演示结果表明其可用于识别和解释空间转录组学检测中的基因表达空间变异。
Costantino等发现,表型测量尺度的选择可改变全基因组关联研究(GWAS)的关联信号及多基因评分(PGS)与环境的交互作用结果。尺度选择还会影响PGS在特定亚组中的表现,但这一影响在现代研究中常被忽视。
FA-MFMR是一种因子增强的多变量函数型孟德尔随机化方法,用于估计多个相关纵向暴露随时间变化的因果效应。该方法结合遗传工具变量、暴露轨迹的函数表示与低维因子结构,模拟中较竞争方法具有更低的估计误差和更高效的不确定性量化,尤其适用于高度相关且观测稀疏的纵向暴露。
推荐理由:该方法将纵向暴露的共同时间变化与暴露特异成分分离,为处理高度相关且观测稀疏的多暴露因果估计提供方法参考。
Sundar等提出贝叶斯方法FLIGHTED,从含噪声的高通量实验数据中生成概率性蛋白质适应度景观,以处理适应度测量中的不确定性。该方法已应用于筛选实验和高通量碱基编辑实验,并改善了蛋白质适应度模型的表现。