A closer look at the distribution of number needed to treat (NNT): a Bayesian approach

需要治疗的数量 点估计 后验概率 贝叶斯概率 数学 统计 先验概率 计量经济学 计算机科学 置信区间 相对风险
作者
Lehana Thabane
出处
期刊:Biostatistics [Oxford University Press]
卷期号:4 (3): 365-370 被引量:11
标识
DOI:10.1093/biostatistics/4.3.365
摘要

In this paper, I present a Bayesian approach to estimation of the number needed to treat (NNT). The use of NNT as a measure of clinical benefit is now becoming commonplace. Various methods of estimation have been proposed, but none of them seem to provide entirely good estimates. Very little has been done to understand the statistical properties of NNT. Here, I derive the posterior distribution of NNT and use simulations to investigate the general behaviour of the distribution. The posterior mode of the distribution is proposed as a point estimate and results are compared with the conventional method of estimation of NNT done by inversion.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
大个应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
打打应助科研通管家采纳,获得30
1秒前
1秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得50
1秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
毛豆应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得50
2秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
嘉心糖应助科研通管家采纳,获得20
2秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
毛豆应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
2秒前
acutelily发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
竹筏过海应助甜蜜鹭洋采纳,获得50
4秒前
Maggie发布了新的文献求助10
4秒前
nana完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
LXN完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
不进则退发布了新的文献求助10
7秒前
123应助我爱科研采纳,获得20
7秒前
钱小二完成签到,获得积分10
8秒前
hachii完成签到,获得积分10
8秒前
七仙女发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
毛豆应助莫言荨采纳,获得10
9秒前
Will3978发布了新的文献求助10
10秒前
寻星子发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Licensing Deals in Pharmaceuticals 2019-2024 3000
Cognitive Paradigms in Knowledge Organisation 2000
Effect of reactor temperature on FCC yield 2000
Introduction to Spectroscopic Ellipsometry of Thin Film Materials Instrumentation, Data Analysis, and Applications 1800
How Maoism Was Made: Reconstructing China, 1949-1965 800
Barge Mooring (Oilfield Seamanship Series Volume 6) 600
Medical technology industry in China 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3312815
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2945259
关于积分的说明 8524020
捐赠科研通 2621043
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1433283
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 664924
邀请新用户注册赠送积分活动 650271