Updating the OMERACT Filter: Implications for Patient-reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: At a previous Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) meeting, participants reflected on the underlying methods of patient-reported outcome (PRO) instrument development. The participants requested proposals for more explicit instrument development protocols that would contribute to an enhanced version of the "Truth" statement in the OMERACT Filter, a widely used guide for outcome validation. In the present OMERACT session, we explored to what extent these new Filter 2.0 proposals were practicable, feasible, and already being applied. METHODS: Following overview presentations, discussion groups critically reviewed the extent to which case studies of current OMERACT Working Groups complied with or negated the proposed PRO development framework, whether these observations had a more general application, and what issues remained to be resolved. RESULTS: Several aspects of PRO development were recognized as particularly important, and the need to directly involve patients at every stage of an iterative PRO development program was endorsed. This included recognition that patients contribute as partners in the research and not merely as subjects. Correct communication of concepts with the words used in questionnaires was central to their performance as measuring instruments, and ensuring this understanding crossed cultural and linguistic boundaries was important in international studies or comparisons. CONCLUSION: Participants recognized, endorsed, and were generally already putting into practice the principles of PRO development presented in the plenary session. Further work is needed on some existing instruments and on establishing widespread good practice for working in close collaboration with patients.
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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 | 0,669 | 0,791 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».