A Tutorial on Methods to Estimating Clinically and Policy-Meaningful Measures of Treatment Effects in Prospective Observational Studies: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In randomized controlled trials (RCTs), treatment assignment is unconfounded with baseline covariates, allowing outcomes to be directly compared between treatment arms. When outcomes are binary, the effect of treatment can be summarized using relative risks, absolute risk reductions and the number needed to treat (NNT). When outcomes are time-to-event in nature, the effect of treatment on the absolute reduction of the risk of an event occurring within a specified duration of follow-up and the associated NNT can be estimated. In observational studies of the effect of treatments on health outcomes, treatment is frequently confounded with baseline covariates. Regression adjustment is commonly used to estimate the adjusted effect of treatment on outcomes. We highlight several limitations of measures of treatment effect that are directly obtained from regression models. We illustrate how both regression-based approaches and propensity-score based approaches allow one to estimate the same measures of treatment effect as those that are commonly reported in RCTs. The CONSORT statement recommends that both relative and absolute measures of treatment effects be reported for RCTs with dichotomous outcomes. The methods described in this paper will allow for similar reporting in observational studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle