Core outcome domains for chronic pain clinical trials: IMMPACT recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide recommendations for the core outcome domains that should be considered by investigators conducting clinical trials of the efficacy and effectiveness of treatments for chronic pain. Development of a core set of outcome domains would facilitate comparison and pooling of data, encourage more complete reporting of outcomes, simplify the preparation and review of research proposals and manuscripts, and allow clinicians to make informed decisions regarding the risks and benefits of treatment. METHODS: Under the auspices of the Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT), 27 specialists from academia, governmental agencies, and the pharmaceutical industry participated in a consensus meeting and identified core outcome domains that should be considered in clinical trials of treatments for chronic pain. CONCLUSIONS: There was a consensus that chronic pain clinical trials should assess outcomes representing six core domains: (1) pain, (2) physical functioning, (3) emotional functioning, (4) participant ratings of improvement and satisfaction with treatment, (5) symptoms and adverse events, (6) participant disposition (e.g. adherence to the treatment regimen and reasons for premature withdrawal from the trial). Although consideration should be given to the assessment of each of these domains, there may be exceptions to the general recommendation to include all of these domains in chronic pain trials. When this occurs, the rationale for not including domains should be provided. It is not the intention of these recommendations that assessment of the core domains should be considered a requirement for approval of product applications by regulatory agencies or that a treatment must demonstrate statistically significant effects for all of the relevant core domains to establish evidence of its efficacy.
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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 | 0,463 | 0,601 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,061 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,018 |
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 ».