The Effect Model law states that a natural relationship exists for each individual between the frequency (observation) or the probability (prediction) of a morbid event without any treatment and the frequency or probability of the same event with a treatment . This relationship applies to a single individual, individuals within a population, or groups.This law enables the prediction of the (absolute) benefit of a treatment for a given patient. It has wide-reaching implications in R&D for new pharmaceutical products as well as personalized medicine.The law was serendipitously discovered in the 1990s by Jean-Pierre Boissel. While studying the effectiveness of class-I antiarrhythmic drugs in the prevention of death after myocardial infarction, he stumbled upon a situation which contradict
| Attributes | Values |
|---|
| rdfs:label
| - تأثير نموذج القانون (ar)
- Effect Model law (en)
|
| rdfs:comment
| - و تأثير نموذج القانون تنص على أن علاقة طبيعية موجودة لكل فرد بين التردد (مراقبة) أو احتمال (التنبؤ) لحدث المهووسين دون أي علاج وتكرار أو احتمالية نفس الحدث مع العلاج. تنطبق هذه العلاقة على فرد واحد أو أفراد ضمن مجموعة سكانية أو مجموعات. يمكن هذا القانون من التنبؤ بالفائدة (المطلقة) () علاج لمريض معين. له آثار واسعة النطاق في البحث والتطوير للمنتجات الصيدلانية الجديدة وكذلك . تم اكتشاف القانون بشكل مصادفة في التسعينيات من قبل . أثناء دراسة فعالية الأدوية من الدرجة الأولى في الوقاية من الموت بعد نوبة قلبية ، تعثر في موقف يتناقض مع أحد الأسس الأساسية النظرية التحليل التلوي، أي أن اختبار التغايرية كان مهما في نفس الوقت الوقت لافتراض " ثابت " و " . هو ثابت". صاغ بواسل الفرضية القائلة بأن فعالية الأدوية المضادة لاضطراب النظم كانت وظيفة تجمع بين تأثير مفيد يتناسب مع وتأثير سلبي ث (ar)
- The Effect Model law states that a natural relationship exists for each individual between the frequency (observation) or the probability (prediction) of a morbid event without any treatment and the frequency or probability of the same event with a treatment . This relationship applies to a single individual, individuals within a population, or groups.This law enables the prediction of the (absolute) benefit of a treatment for a given patient. It has wide-reaching implications in R&D for new pharmaceutical products as well as personalized medicine.The law was serendipitously discovered in the 1990s by Jean-Pierre Boissel. While studying the effectiveness of class-I antiarrhythmic drugs in the prevention of death after myocardial infarction, he stumbled upon a situation which contradict (en)
|
| foaf:depiction
| |
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| thumbnail
| |
| has abstract
| - و تأثير نموذج القانون تنص على أن علاقة طبيعية موجودة لكل فرد بين التردد (مراقبة) أو احتمال (التنبؤ) لحدث المهووسين دون أي علاج وتكرار أو احتمالية نفس الحدث مع العلاج. تنطبق هذه العلاقة على فرد واحد أو أفراد ضمن مجموعة سكانية أو مجموعات. يمكن هذا القانون من التنبؤ بالفائدة (المطلقة) () علاج لمريض معين. له آثار واسعة النطاق في البحث والتطوير للمنتجات الصيدلانية الجديدة وكذلك . تم اكتشاف القانون بشكل مصادفة في التسعينيات من قبل . أثناء دراسة فعالية الأدوية من الدرجة الأولى في الوقاية من الموت بعد نوبة قلبية ، تعثر في موقف يتناقض مع أحد الأسس الأساسية النظرية التحليل التلوي، أي أن اختبار التغايرية كان مهما في نفس الوقت الوقت لافتراض " ثابت " و " . هو ثابت". صاغ بواسل الفرضية القائلة بأن فعالية الأدوية المضادة لاضطراب النظم كانت وظيفة تجمع بين تأثير مفيد يتناسب مع وتأثير سلبي ثابت، بغض النظر عن . التعبير الرياضي لهذا النموذج هو معادلة خطية ذات معلمتين، خطر الحدث الضار المميت الناجم عن العلاج وانحدار الخط الذي يمثل الحد من المخاطر المفيدة الحقيقية. تعطي هذه المعادلة الحد من صافي الوفيات للعلاج: (ar)
- The Effect Model law states that a natural relationship exists for each individual between the frequency (observation) or the probability (prediction) of a morbid event without any treatment and the frequency or probability of the same event with a treatment . This relationship applies to a single individual, individuals within a population, or groups.This law enables the prediction of the (absolute) benefit of a treatment for a given patient. It has wide-reaching implications in R&D for new pharmaceutical products as well as personalized medicine.The law was serendipitously discovered in the 1990s by Jean-Pierre Boissel. While studying the effectiveness of class-I antiarrhythmic drugs in the prevention of death after myocardial infarction, he stumbled upon a situation which contradicts one of the basic premises of meta-analysis theory, i.e. that the heterogeneity test was significant at the same time for the assumption “the relative risk is a constant” and “ is a constant”. Boissel formulated the hypothesis that the antiarrhythmic drugs efficacy was a function combining a beneficial effect that is proportional to and a constant adverse effect, independent of . The mathematical expression of this model is a linear equation with two parameters, the risk of lethal adverse event caused by treatment and the slope of the line which represents the true beneficial risk reduction. This equation gives the treatment net mortality reduction: (en)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is known for
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
