Interpreting risk reduction in clinical trials for pulmonary arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Because of scepticism concerning study results when relying solely on relative effect estimates, the number needed to treat (NNT) has been used extensively to quantify the net clinical benefit of an intervention, and is reported increasingly in randomised trials and observational studies. This method is a simple measure representing the number of patients who would need to be treated to prevent one additional adverse event. However, like relative risk, the NNT is an inherently time-dependent measure. Thus, its calculation may lead to misleading interpretations, especially for studies involving varying follow-up times or recurrent outcomes. In addition to study duration and the efficacy of the therapy and the comparator, multiple other factors directly influence the NNT and should be taken into account in its interpretation as for comparative effectiveness of therapies. Its accurate estimation and interpretation, as well as its limitations, are therefore crucial to avoid erroneous clinical and public health decisions. We discuss the calculation and the interpretation of risk reduction and the NNT in the context of the changing landscape of clinical trials in pulmonary arterial hypertension.
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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 | 0,276 | 0,591 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».