Fragility Index to aid in the interpretation of significant findings from RCTs .
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Cette étude a été identifiée comme étant potentiellement à fort impact.
L'indicateur High Impact de l'ENP, basé sur l'IA, estime l'influence qu'un article est susceptible d'avoir en intégrant des signaux provenant à la fois de la revue dans laquelle il est publié et du contenu scientifique de l'article lui-même.
Développé à l'aide d'un traitement du langage naturel de pointe, le modèle High Impact de l'ENP prédit avec plus de précision les futures citations d'une étude que le seul facteur d'impact de la revue.
Cela permet d'identifier plus tôt les recherches cliniquement significatives et aide les lecteurs à se concentrer sur les articles les plus susceptibles d'influencer les pratiques futures.
The statistical significance of randomized controlled trial results is frequently fragile: a case for a Fragility Index
J Clin Epidemiol. 2014 Feb 5. pii: S0895-4356(13)00466-6. doi: 10.1016/j.jclinepi.2013.10.019While P-values in clinical studies are an easy method to denote statistical significance, the interpretation of significant findings can be somewhat skewed. The Fragility Index is a newly developed metric that complements p-values and confidence intervals. It is calculated by adding consecutive events to a significant dichotomous finding until the result is no longer significant. The number of events needed to be added thus represents the fragility of the finding. Analysis of 399 trials published within high-impact journals found a median Fragility Index of 9, with 25% of studies at a Fragility Index of 3 or lower. Linear regression indicated that findings were less fragile when the reported P-values were lower (ie. P<0.001), the number of events reported was high, or when a large number of participants were included in the study. Application of the Fragility Index should hopefully aid readers in their determination of the impact of significant findings within the literature.
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