Notice bibliographique
Résumé
A systematic review of the use of triptans in acute migraine I have read with interest and learned a great deal from the systematic review of triptans in acute migraine by Gawel, Worthington and Maggisano. 1 However, I have some concern on the method used to derive the numbers needed to treat (NNT) from various estimates of therapeutic gains.Numbers needed to treat are often used to summarise treatment effects in a clinically relevant way.It is, however, widely believed that NNTs from meta-analyses of risk differences are not reliable, since an NNT is specific to a control group event rate (e.g., placebo response in triptan trials).Smeeth and colleagues reviewed the use of NNTs to summarize treatment effect of statins for lowering cholesterol concentration in the prevention of coronary heart disease.While all treatments show very similar reductions in relative risk (i.e., a robust outcome measure of treatment effect), the associated NNTs derived from risk difference vary up to two-fold depending on the clinical settings.They show that the pooled NNTs from risk differences can be misleading because the baseline risk often varies appreciably between trials and suggest that if NNTs are to be calculated, they should be based on relative measures, and presented for a variety of stated baseline risk. 2 The NNTs derived from the pooled therapeutic gains with triptans that were reported in the review may not display
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».