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Enregistrement W1990734946 · doi:10.1097/01.mph.0000212904.68899.1d

N-of-1 Trials: Innovative Methods to Evaluate Complementary and Alternative Medicines in Pediatric Cancer

2006· article· en· W1990734946 sur OpenAlexaff
Lillian Sung, Brian M. Feldman

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Hematology/Oncology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialSample size determinationPediatric cancerAlternative medicinePopulationClinical trialIntervention (counseling)Adverse effectCancerMedical physicsIntensive care medicineInternal medicinePathologyStatisticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N-of-1 randomized controlled trials (RCTs) are randomized trials conducted within individuals and may be an attractive methodology for conducting studies of complementary and alternative medicine (CAM) in pediatric oncology. These trials may be used to determine the efficacy of an intervention in an individual, or multiple N-of-1 RCTs may be combined to estimate a population effect. There are many potential advantages to the use of N-of-1 RCTs with CAM in pediatric cancer. These advantages include the ability to determine whether CAM is effective in a specific child. In addition, the N-of-1 RCT allows parents and children to voice preferences about treatment options and allows them to directly participate in balancing adverse events and therapeutic benefits. Also, in estimation of population effects, combining multiple N-of-1 RCTs tends to require smaller sample sizes than do traditional parallel-group designs. However, there also may be several challenges to the conduct of such a trial. The use of N-of-1 RCTs may be very beneficial in evaluating CAM therapies in pediatric cancer. However, careful consideration of the advantages and disadvantages of such a design should be undertaken prior to initiating an N-of-1 RCT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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