Approaches for estimating minimal clinically important differences in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
A minimal clinically important difference (MCID) is an important concept used to determine whether a medical intervention improves perceived outcomes in patients. Prior to the introduction of the concept in 1989, studies focused primarily on statistical significance. As most recent clinical trials in systemic lupus erythematosus (SLE) have failed to show significant effects, determining a clinically relevant threshold for outcome scores (that is, the MCID) of existing instruments may be critical for conducting and interpreting meaningful clinical trials as well as for facilitating the establishment of treatment recommendations for patients. To that effect, methods to determine the MCID can be divided into two well-defined categories: distribution-based and anchor-based approaches. Distribution-based approaches are based on statistical characteristics of the obtained samples. There are various methods within the distribution-based approach, including the standard error of measurement, the standard deviation, the effect size, the minimal detectable change, the reliable change index, and the standardized response mean. Anchor-based approaches compare the change in a patient-reported outcome to a second, external measure of change (that is, one that is more clearly understood, such as a global assessment), which serves as the anchor. Finally, the Delphi technique can be applied as an adjunct to defining a clinically important difference. Despite an abundance of methods reported in the literature, little work in MCID estimation has been done in the context of SLE. As the MCID can help determine the effect of a given therapy on a patient and add meaning to statistical inferences made in clinical research, we believe there ought to be renewed focus on this area. Here, we provide an update on the use of MCIDs in clinical research, review some of the work done in this area in SLE, and propose an agenda for future research.
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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 | 0,086 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».