The importance of patient-reported outcomes: a call for their comprehensive integration in cardiovascular clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcomes (PROs), such as symptoms, health-related quality of life (HRQOL), or patient perceived health status, are reported directly by the patient and are powerful tools to inform patients, clinicians, and policy-makers about morbidity and 'patient suffering', especially in chronic diseases. Patient-reported outcomes provide information on the patient experience and can be the target of therapeutic intervention. Patient-reported outcomes can improve the quality of patient care by creating a holistic approach to clinical decision-making; however, PROs are not routinely used as key outcome measures in major cardiovascular clinical trials. Thus, limited information is available on the impact of cardiovascular therapeutics on PROs to guide patient-level clinical decision-making or policy-level decision-making. Cardiovascular clinical research should shift its focus to include PROs when evaluating the efficacy of therapeutic interventions, and PRO assessments should be scientifically rigorous. The European Society of Cardiology and other professional societies can take action to influence the uptake of PRO data in the research and clinical communities. This process of integrating PRO data into comprehensive efficacy evaluations will ultimately improve the quality of care for patients across the spectrum of cardiovascular disease.
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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 | 0,591 | 0,604 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,027 |
| 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; 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 ».