Current State of Reporting Pain Outcomes in Cochrane Reviews of Chronic Musculoskeletal Pain Conditions and Considerations for an OMERACT Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the current state of reporting of pain outcomes in Cochrane reviews on chronic musculoskeletal painful conditions and to elicit opinions of patients, healthcare practitioners, and methodologists on presenting pain outcomes to patients, clinicians, and policymakers. METHODS: We identified all reviews in the Cochrane Library of chronic musculoskeletal pain conditions from Cochrane review groups (Back, Musculoskeletal, and Pain, Palliative, and Supportive Care) that contained a summary of findings (SoF) table. We extracted data on reported pain domains and instruments and conducted a survey and interviews on considerations for SoF tables (e.g., pain domains, presentation of results). RESULTS: Fifty-seven SoF tables in 133 Cochrane reviews were eligible. SoF tables reported pain in 56/57, with all presenting results for pain intensity (20 different outcome instruments), pain interference in 8 SoF tables (5 different outcome instruments), and pain frequency in 1 multiple domain instrument. Other domains like pain quality or pain affect were not reported. From the survey and interviews [response rate 80% (36/45)], we derived 4 themes for a future research agenda: pain domains, considerations for assessing truth, discrimination, and feasibility; clinically important thresholds for responder analyses and presenting results; and establishing hierarchies of outcome instruments. CONCLUSION: There is a lack of standardization in the domains of pain selected and the manner that pain outcomes are reported in SoF tables, hampering efforts to synthesize evidence. Future research should focus on the themes identified, building partnerships to achieve consensus and develop guidance on best practices for reporting pain outcomes.
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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 | 0,662 | 0,866 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,056 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,050 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».