Do clinicians understand the size of treatment effects? A randomized survey across 8 countries
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: Meta-analyses of continuous outcomes typically provide enough information for decision-makers to evaluate the extent to which chance can explain apparent differences between interventions. The interpretation of the magnitude of these differences - from trivial to large - can, however, be challenging. We investigated clinicians' understanding and perceptions of usefulness of 6 statistical formats for presenting continuous outcomes from meta-analyses (standardized mean difference, minimal important difference units, mean difference in natural units, ratio of means, relative risk and risk difference). METHODS: We invited 610 staff and trainees in internal medicine and family medicine programs in 8 countries to participate. Paper-based, self-administered questionnaires presented summary estimates of hypothetical interventions versus placebo for chronic pain. The estimates showed either a small or a large effect for each of the 6 statistical formats for presenting continuous outcomes. Questions addressed participants' understanding of the magnitude of treatment effects and their perception of the usefulness of the presentation format. We randomly assigned participants 1 of 4 versions of the questionnaire, each with a different effect size (large or small) and presentation order for the 6 formats (1 to 6, or 6 to 1). RESULTS: Overall, 531 (87.0%) of the clinicians responded. Respondents best understood risk difference, followed by relative risk and ratio of means. Similarly, they perceived the dichotomous presentation of continuous outcomes (relative risk and risk difference) to be most useful. Presenting results as a standardized mean difference, the longest standing and most widely used approach, was poorly understood and perceived as least useful. INTERPRETATION: None of the presentation formats were well understood or perceived as extremely useful. Clinicians best understood the dichotomous presentations of continuous outcomes and perceived them to be the most useful. Further initiatives to help clinicians better grasp the magnitude of the treatment effect are needed.
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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 | 0,051 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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