Utility of the number needed to treat in paediatric haematological cancer randomised controlled treatment trials: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective was to assess the utility of the number needed to treat (NNT) to inform decision-making in the context of paediatric oncology and to calculate the NNT in all superiority, parallel, paediatric haematological cancer, randomised controlled trials (RCTs), with a comparison to the threshold NNT as a measure of clinical significance. DESIGN: Systematic review DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE and the Cochrane Childhood Cancer Group Specialized Register through CENTRAL from inception to August 2018. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Superiority, parallel RCTs of haematological malignancy treatments in paediatric patients that assessed an outcome related to survival, relapse or remission; reported a sample size calculation with a delta value to allow for calculation of the threshold NNT, and that included parameters required to calculate the NNT and associated CI. RESULTS: A total of 43 RCTs were included, representing 45 randomised questions, of which none reported the NNT. Among acute lymphoblastic leukaemia (ALL) RCTs, 29.2% (7/24) of randomised questions were found to have a NNT corresponding to benefit, in comparison to acute myeloid leukaemia (ALM) RCTs with 50% (3/6), and none in lymphoma RCTs (0/13). Only 28.6% (2/7) and 33.3% (1/3) had a NNT that was less than the threshold NNT for ALL and AML, respectively. Of these, 100% (2/2 ALL and 1/1 AML) were determined to be possibly clinically significant. CONCLUSIONS: We recommend that decision-makers in paediatric oncology use the NNT and associated confidence limits as a supportive tool to evaluate evidence from RCTs while placing careful attention to the inherent limitations of this measure.
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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 | 0,147 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».