MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2021397466 · doi:10.1097/01.gme.0000235370.32103.4c

Minimal decrease in hot flashes desired by postmenopausal women in family practice

2006· article· en· W2021397466 sur OpenAlexaff
Debra A. Butt, Linda Y R Deng, Jacqueline Lewis, Michael Lock

Notice bibliographique

RevueMenopause The Journal of The North American Menopause Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePostmenopausal womenFamily medicineObstetricsGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objective: To determine the minimal important difference in the frequency and severity of hot flashes that postmenopausal women desire from a nonhormonal agent. Design: Women recorded their number of hot flashes daily, along with their degree of severity, using a diary for 1 week and completed the Menopause-Specific Quality of Life Questionnaire. Women were asked to report the percentage reduction in hot flashes that they would find clinically important. Distribution-based estimates were used to estimate the minimal important difference. Results: Approximately 69% of the postmenopausal women who reported their hot flashes as moderate to severe responded that they wanted a nonhormonal agent that provided at least a 50% mean reduction in the frequency of hot flashes (95% CI, 32% to 66%). Median hot flash reduction for all respondents was 50%. Conclusions: The minimal clinically important difference in hot flashes is approximately 50%. This estimate can provide the basis to calculate sample size in clinical trials of anti-hot flash agents and in selecting possible candidates for investigation. The minimal important difference in hot flashes that postmenopausal women want from a nonhormonal agent is approximately 50%. This estimate can provide the basis to calculate sample size in clinical trials of anti-hot flash agents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMenopause The Journal of The North American Menopause SocietyMême sujetMenopause: Health Impacts and TreatmentsTravaux en français237 207