P3‐375: A multidimensional effect‐size analysis of cholinesterase inhibitors for Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compute several different effect size indices on the same set of cholinesterase inhibitor (ChEI) trials in Alzheimer's disease (AD) in an effort to better evaluate the clinical significance of these drugs, and to underscore the usefulness adopting a multidimensional effect size approach in this field. The present study is a secondary analysis of the Cochrane Systematic Review published by Birks (2006). The following effect size measures were computed: (1) the magnitude of difference between drug and placebo groups on the ADAS-Cog was assessed using Cohen's D; (2) the number of patients needed to treat (NNT) to get one improvement on the Clinician's Interview-Based Impression of Change (CIBIC-Plus); (3) the number of patients needed to treat to get one patient to withdraw from a study due to an adverse event (the number needed to harm or NNH); and (4) the area under the curve (AUC) was calculated for the CIBIC-Plus and for the number of patients who withdrew due to an adverse event. The AUC estimates the probability that if you sampled 1 patient from the drug group and 1 from the placebo group, the outcome of the patient from the drug group would be better, or worse, than that of the patient in the placebo group. We examined the 8 studies reported in Birks (2006) for which data were available to compute all of these effect size indices. The average Cohen's D value was 0.37, suggesting a small benefit of the ChEIs on cognition. In terms of improvement on the CIBIC-Plus, the NNT was 13, but the AUC was only .54. With respect to the number of withdrawals due to an adverse event, the NNH was 8 and the AUC was .57. Although Cohen's D suggested some benefit of the ChEIs at the group-level, effect size indices that provide information at the patient-level (i.e., NNT, NNH, AUC) suggested no benefit or even some harm associated with the ChEIs. These results underscore the need to consider multiple effect size indices when evaluating the clinical significance of a particular treatment.
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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 | 0,091 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».