Setting priorities for comparative effectiveness research in inflammatory bowel disease: Results of an international provider survey, expert rand panel, and patient focus groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comparative effectiveness research (CER) is an emerging field that compares the relative effectiveness of alternative strategies to prevent, diagnose, or treat patients who are typical of day-to-day practice. We developed a priority list of CER topics for inflammatory bowel disease (IBD). METHODS: Following the Institute of Medicine's approach, we developed and administered a survey to gastroenterologists asking for important CER topics in IBD. Two patient focus groups were convened to solicit additional CER studies. CER topics were presented to the expert panel using the RAND/UCLA methodology. Following initial ratings, the panel met to discuss and re-rate priorities. The top 10 CER topics were identified using a point-allocation system. RESULTS: Responses were collated into 234 CER topics across 21 categories, of which 87 were prioritized for discussion and re-rated. Disagreement regarding priorities was observed in 5 of 87 studies. We utilized a point-allocation system to prioritize the top-10 CER topics. These related to comparing the effectiveness of: biomarkers in IBD; withdrawal of anti-tumor necrosis factor (TNF) or immunomodulators for Crohn's disease in remission; mucosal healing as an endpoint of treatment; infliximab levels versus standard infliximab dosing; anti-TNF monotherapy versus combination therapy in patients failing thiopurines; safety of long-term treatment options; anti-TNF versus thiopurines for prevention of postoperative recurrence; and treatment options for steroid-refractory UC. CONCLUSIONS: We systematically developed a list of high-priority IBD topics for CER based on a survey of gastroenterologists, expert review, and patient input. This list may guide IBD research toward the most important CER studies.
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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 | 0,640 | 0,659 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».