Progress in Clinical Neurosciences: Measuring the Benefit of Therapies for Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinicians in the neurosciences need to interpret and apply a growing body of evidence about therapy. METHODS: Using a clinical scenario about painful diabetic neuropathy and evidence about one treatment option, we review the advantages, limitations, and the clinical interpretation of commonly reported measures of effectiveness, emphasizing their application to the care of individual patients. RESULTS: Absolute differences between treatment and control groups (e.g., absolute risk difference) are clinically intuitive and preferable to relative measures (e.g., relative risk). The number needed to treat is particularly useful and clinically applicable. Continuous measures are best interpreted using thresholds of clinically important change, which provide information about the number of patients experiencing meaningful improvement or worsening. CONCLUSIONS: Using simple principles of evidence based care, clinicians can correctly interpret the common measures of treatment effectiveness and apply them to the care of individual patients.
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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 | 0,146 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».