Number needed to treat: A primer for neurointerventionalists
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: The number needed to treat is a commonly used statistical term in modern neurointerventional practice. It represents the number of patients that need to be treated for one patient to benefit from an intervention. Given its growing popularity in reflecting study results, understanding the basics behind this statistic is of practical value to the neurointerventionalist. METHODS: Here, we review the basic theory and calculation of the number needed to treat, its application to stroke interventions, and its limitations. In addition, we demonstrate several simple methods of calculating the number needed to treat utilizing recent thrombectomy trial results. By presenting the number needed to treat as a universal metric, we provide a comprehensive comparative of the number needed to treat for key stroke therapies, including mechanical thrombectomy, tissue plasminogen activator, carotid endarterectomy, and prevention with antiplatelet and statin drugs. CONCLUSIONS: In comparison with available stroke therapies, mechanical thrombectomy stands out as the most effective acute intervention in patients with emergent large-vessel occlusions. Understanding how the number needed to treat is derived and its implications helps provide perspective to clinical trial data, identify health-care resource priorities, and improve communication with patients, health-care providers, and additional key stakeholders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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