Expressing the magnitude of adverse effects in case-control studies: "the number of patients needed to be treated for one additional patient to be harmed"
Notice bibliographique
Résumé
The need to express estimates of risk in an understandable manner is a challenge faced regularly by those who work with the results of epidemiological studies and try to convey their meaning to others. This is not an easy task, as is illustrated by the recent “pill scare” in the United Kingdom, in which there was much confusion over the clinical importance of the scientific information that was made public. Furthermore, practising clinicians also need a readily understandable tool for weighing the risks of various treatments. Ideally, this should be feasible without recourse to complicated statistical concepts. In this paper, we propose a simple and intuitively understandable method for expressing the results of case-control studies. #### Summary points Results of epidemiological studies need to be expressed in understandable terms if they are to be of practical use to clinicians and policy makers Case-control studies are often used to study adverse effects of treatment; odds ratios from these are used to express the magnitude of adverse effects, but are not intuitively understandable estimates of risk A more understandable and informative means of expressing the risk of adverse events in case-control studies is “the number of patients needed to be treated for one additional patient to be harmed” This is calculated from the odds ratio and the unexposed event ratemdash;that is, the rate of occurrence of the adverse event of interest in people not exposed to the treatment Any intervention or exposure may have desirable and undesirable effects. Desirable effects are usually the intended effects of a treatment. These will often (at least for pharmacological interventions) have been established in randomised controlled trials before an agent is released onto the market and introduced into clinical practice. In the context of randomised trials on the desirable effects of treatments, Sackett et al proposed a method for …
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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 | 0,305 | 0,462 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».