Utility of an Effect Size Analysis for Communicating Treatment Effectiveness: A Case Study of Cholinesterase Inhibitors for <scp>A</scp> lzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To highlight the utility of using an effect size analysis to communicate the effectiveness of treatment interventions. DESIGN: Secondary analysis. SETTING: Previously published systematic review on cholinesterase inhibitors (ChEIs) in Alzheimer's disease. PARTICIPANTS: Individuals with mild to moderate Alzheimer's disease. INTERVENTION: Six-month randomized controlled trials involving a placebo group and a ChEI group (donepezil, galantamine, or rivastigmine). MEASUREMENTS: Cognitive function was assessed according to performance on the cognition subscale of the Alzheimer's Disease Assessment Scale (ADAS-Cog). Global Function was quantified using the Clinician's Interview-Based Impression of Change-Plus (CIBIC-Plus). Harm was defined as withdrawal from a trial because of an adverse event. Several effect size indices were computed based on these domains: the success rate difference (SRD), the harm rate difference (HRD), the number needed to treat (NNT) or harm (NNH), and the area under the curve (AUC). Harm:benefit ratios were also computed to compare effect size indices across domains of function. RESULTS: In terms of benefit, the NNT for cognition ranged from 4 to 14 (corresponding AUC values: 0.64-0.54), and the NNT for global function ranged from 6 to 100 (corresponding AUC 0.59-0.51). In terms of harm, the NNH ranged from 6 to 20 (corresponding AUC 0.58-0.53). Only one of the four studies had favorable harm:benefit ratios in both the cognition and global function domains. CONCLUSION: Effect size indices should be reported in clinical trials because they provide important insight into the clinical meaningfulness of results. Additional benefit is gained by comparing effect size indices across domains of function to reveal harm:benefit ratios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,569 | 0,772 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».