Size of the treatment effect on cognition of cholinesterase inhibition in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Six cholinesterase inhibitors (ChEIs) have been tested in people with Alzheimer's disease, using methods currently required for regulatory approval. The clinical importance of their treatment effects is controversial. OBJECTIVE: To determine whether cholinesterase inhibition produces treatment effects in Alzheimer's disease that are large enough to be clinically detectable. METHODS: Overview analysis of published trials of ChEIs in which the Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale (ADAS-Cog) and a global clinical measure were primary outcomes. Two quantitative summary measures of the treatment effect (Cohen's d and the standardised response mean (SRM)) were calculated and presented as funnel plots. Observed cases analyses and intention to treat (ITT) with the last observation carried forward (LOCF) analyses were compared. RESULTS: The median Cohen's d effect sizes (ES) using ITT samples with LOCF for the ADAS-Cog were: low dose of a ChEI (n = 8 studies) median ES = 0.15, range = 0.03-0.22; medium dose (n = 13) median ES = 0.23, range = 0.12-0.29; high dose (n = 9) median ES = 0.28, range = 0.01-0.31. In general, the ES were larger when calculated as SRMs (for example, high dose ChEI studies, median SRM = 0.47; range = 0.30-0.63) and highest in the observed cases analyses (for example, high dose median SRM = 0.56, range = 0.35-0.78). Global clinical scales produced similar estimates of ES (for example, high dose ChEI, ITT/LOCF median Cohen's d = 0.29, range = 0.20-0.47). CONCLUSIONS: ChEIs produce small-moderate effect sizes in clinical trials which are reproducible and demonstrate a dose response. Better descriptions of the patterns of treatment response are needed to guide individual patient decisions about the effectiveness of treatment, but group effects are evident and appear large enough to be clinically detectable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».