How to Choose Core Outcome Measurement Sets for Clinical Trials: OMERACT 11 Approves Filter 2.0
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) initiative works to develop core sets of outcome measures for trials and observational studies in rheumatology. At the OMERACT 11 meeting, substantial time was devoted to discussing a conceptual framework and a proposal for a more explicit working process to develop what we now propose to term core outcome measurement sets, collectively termed "OMERACT Filter 2.0." METHODS: Preconference work included a literature review, and discussion of preliminary proposals through face-to-face discussions and Internet-based surveys with people within and outside rheumatology. At the conference, 5 interactive sessions comprising plenary and small-group discussions reflected on the proposals from the viewpoint of previous and ongoing OMERACT work. These considerations were brought together in a final OMERACT presentation seeking consensus agreement for the Filter 2.0 framework. RESULTS: After debate, clarification, and agreed alterations, the final proposal suggested all core sets should contain at least 1 measurement instrument from 3 Core Areas: Death, Life Impact, and Pathophysiological Manifestations, and preferably 1 from the area Resource Use. The process of core set development for a health condition starts by selecting core domains within the areas ("core domain set"). This requires literature searches, involvement (especially of patients), and at least 1 consensus process. Next, developers select at least 1 applicable measurement instrument for each core domain. Applicability refers to the original OMERACT Filter and means that the instrument must be truthful (face, content, and construct validity), discriminative (between situations of interest) and feasible (understandable and with acceptable time and monetary costs). Depending on the quality of the instruments, participants formulate either a preliminary or a final "core outcome measurement set." At final vote, 96% of participants agreed "The proposed overall framework for Filter 2.0 is a suitable basis on which to elaborate a Filter 2.0 Handbook." CONCLUSION: Within OMERACT, Filter 2.0 has made established working processes more explicit and includes a broadly endorsed conceptual framework for core outcome measurement set development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,790 | 0,839 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,033 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,011 |
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 ».