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Enregistrement W2803308415 · doi:10.1183/16000617.0020-2018

Interpreting risk reduction in clinical trials for pulmonary arterial hypertension

2018· review· en· W2803308415 sur OpenAlexaff
Annie C. Lajoie, Sébastien Bonnet, Yves Lacasse, Jean‐Christophe Lega, Steeve Provencher

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Review · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNumber needed to treatIntensive care medicineContext (archaeology)Clinical trialObservational studyAdverse effectRelative riskAbsolute risk reductionRandomized controlled trialConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,459
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,050 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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