Outcome Domains and Measures in Total Joint Replacement Clinical Trials: Can We Harmonize Them? An OMERACT Collaborative Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a plan for harmonizing outcomes for people undergoing total joint replacement (TJR), to achieve consensus regarding TJR outcome research. METHODS: The TJR working group met during the 2014 Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) 12 meeting in Budapest, Hungary. Multiple conference calls preceded the face-to-face meeting. Brief presentations were made during a 1.5-h meeting, which included an overview of published systematic reviews of TJR trials and the results of a recent systematic review of TJR clinical trial outcome domains and measures. This was followed by discussion of potential core set areas/domains for TJR clinical trials (as per OMERACT Filter 2.0) as well as the challenges associated with the measurement of these domains. RESULTS: Working group participants discussed which TJR clinical trial outcome domains/areas map to the inner versus outer core for core domain set. Several challenges were identified with TJR outcomes including how to best measure function after TJR, elucidating the source of the pre- and post-TJR joint pain being measured, joint-specific versus generic quality of life instruments and the importance of patient satisfaction and revision surgery as outcomes. A preliminary core domain set for TJR clinical trials was proposed and included pain, function, patient satisfaction, revision, adverse events, and death. This core domain set will be further vetted with a broader audience. CONCLUSION: An international effort with active collaboration with the orthopedic community to standardize key outcome domains and measures is under way with the TJR working group. This effort will be further developed with new collaborations.
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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 | 0,858 | 0,802 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,026 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».