Measuring outcomes in aphasia research: A review of current practice and an agenda for standardisation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aphasia treatment research lacks a uniform approach to outcome measurement. A wide range of outcome instruments are used across trials and there is a lack of research evidence exploring the outcomes most important to stakeholders. This lack of standardisation produces research outcomes that are difficult to compare and combine, limiting the potential to strengthen treatment evidence through meta-analysis and data pooling. The current heterogeneity in aphasia treatment research outcome measurement may be addressed through the development of a core outcome set (COS)—an agreed standardised set of outcomes for use in treatment trials.Aims: This article aims to provide a rationale and agenda for the development of a COS for aphasia treatment research.Main Contribution: A review of the literature reveals heterogeneity in the way outcome measurement is performed in aphasia treatment research. COSs have been developed in a wide range of health fields to introduce standardisation to research outcome measurement. Potential benefits of COSs include easier comparison and combination of research outcomes, improved quality of systematic reviews and greater transparency in research reporting. The use of broad stakeholder consultation also supports the development of research outcomes that are meaningful. It is proposed that a COS for aphasia treatment research could be developed in three stages. First, consensus-based techniques would be used to reach international agreement on the outcomes that are most important to stakeholders. Second, a systematic review and meta-analysis of outcome instruments would provide synthesised evidence to support the choice of tools to most effectively capture the effects of aphasia treatments. Third, final agreement on a COS would be sought through an international consensus conference.Conclusions: There is an identified need for standardisation in the way outcomes are selected and measured in aphasia treatment research. COS development may provide an effective, consensus-based solution to this need.
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 | 0,321 | 0,437 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| 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 ».