N-of-1 Trials in the Medical Literature
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
BACKGROUND: N-of-1 trials (multiple crossover studies conducted in single individuals) may be ideal for determining individual treatment effects and as a tool to estimate heterogeneity of treatment effects (HTE) in a population. However, comprehensive data on n-of-1 trial methodology and analysis is lacking. We performed this study to describe n-of-1 trial characteristics, examine treatment changes resulting from n-of-1 trial participation, and to determine if trial reporting is adequate for estimating HTE. METHODS: We undertook a systematic review of n-of-1 trials published between 1985 and December 2010. Included trials were those having individual treatment episodes as the unit of randomization and reporting individual-specific treatment effects. We abstracted trial characteristics, treatment change information, and analytic methods. RESULTS: We included 108 trials reporting on 2154 participants. Approximately half (49%) of the trials used a statistical cutoff to determine a superior treatment, whereas the remainder used a graphical comparison (25%) or a clinical significance cutoff (20%). Sixty-seven trials, reporting on 488 people, provided treatment change information: 54% of participants had subsequent treatment decisions consistent with the results of the trial, 8% had decisions inconsistent with trial results, and 38% had ambiguous results. Less than half of the trials (45%) reported adequate information to facilitate the calculation of HTE. CONCLUSION: N-of-1 trials are a useful tool for enhancing therapeutic precision in a range of conditions and should be conducted more often. To facilitate future meta-analysis, and the estimation of HTE, researchers reporting n-of-1 trial results should clearly describe individual data.
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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 | 0,062 | 0,839 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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