Sufficiently Important Difference for Common Cold: Severity Reduction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We undertook a study to estimate the sufficiently important difference (SID) for the common cold. The SID is the smallest benefit that an intervention would require to justify costs and risks. METHODS: Benefit-harm tradeoff interviews (in-person and telephone) assessed SID in terms of overall severity reduction using evidence-based simple-language scenarios for 4 common cold treatments: vitamin C, the herbal medicine echinacea, zinc lozenges, and the unlicensed antiviral pleconaril. RESULTS: Response patterns to the 4 scenarios in the telephone and in-person samples were not statistically distinguishable and were merged for most analyses. The scenario based on vitamin C led to a mean SID of 25% (95% confidence interval [CI] 0.23-0.27). For the echinacea-based scenario, mean SID was 32% (95% CI, 0.30-0.34). For the zinc-based scenario, mean SID was 47% (95% CI, 0.43-0.51). The scenario based on preliminary antiviral trials provided a mean SID of 57% (95% CI, 0.53-0.61). Multivariate analyses suggested that (1) between-scenario differences were substantive and reproducible in the 2 samples, (2) presence or severity of illness did not predict SID, and (3) SID was not influenced by age, sex, tobacco use, ethnicity, income, or education. Despite consistencies supporting the model and methods, response patterns were diverse, with wide spreads of individual SID values within and among treatment scenarios. CONCLUSIONS: Depending on treatment specifics, people want an on-average 25% to 57% reduction in overall illness severity to justify costs and risks of popular cold treatments. Randomized trial evidence does not support benefits this large. This model and these methods should be further developed for use in other disease entities.
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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 | 0,033 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».