Consensus on the need for a hierarchical list of patient-reported pain outcomes for meta-analyses of knee osteoarthritis trials
Notice bibliographique
Résumé
The selection of appropriate outcomes is crucial when designing, and subsequently interpreting clinical trials, in order to directly compare the effects of different interventions in ways that minimize bias. The same is likely to apply for systematic reviews and meta-analyses. Although protocol registration for systematic reviews is still not mandatory, reviewers should be strongly encouraged to register the protocol, in order to identify - a priori - the proposed methodological approach, including all outcomes of interest. This will help to minimize the likelihood of biased post hoc decisions in review methods, such as selective outcome reporting. A group of international experts convened to address issues regarding the need to develop hierarchical lists of outcome measurement instruments for a particular outcome for meta-analyses. Meta-analysis of knee osteoarthritis (OA) trials, and the assessment of pain as an outcome, was used as an exemplar to assess how ‘Outcome Measures in Rheumatology’ (OMERACT) and other international initiatives might contribute in this area. The meeting began with formal presentations of background topics, empirical evidence from the literature, and a brief introduction to two existing hierarchical lists of pain outcome measures recommended for meta-analyses of knee OA trials. After discussions most participants agreed that there is a need to develop a methodology for generation of hierarchical lists of outcome instruments for use to guide meta-analyses. Tools that could be used to steer development of such a prioritized list are the COSMIN checklist and the OMERACT filter 2.0. For future research we suggest that among outcome instruments frequently reported in trials for the same domain, those with the best measurement properties (e.g., validity and reliability) would achieve high, if not the highest rankings for use on a hierarchical list.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,701 | 0,786 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».