The CONSORT Patient-Reported Outcome (PRO) extension: implications for clinical trials and practice
Notice bibliographique
Résumé
To inform clinical guidelines and patient care we need high quality evidence on the relative benefits and harms of intervention. Patient reported outcome (PRO) data from clinical trials can "empower patients to make decisions based on their values" and "level the playing field between physician and patient". While clinicians have a good understanding of the concept of health-related quality of life and other PROs, evidence suggests that many do not feel comfortable in using the data from trials to inform discussions with patients and clinical practice. This may in part reflect concerns over the integrity of the data and difficulties in interpreting the results arising from poor reporting.The new CONSORT PRO extension aims to improve the reporting of PROs in trials to facilitate the use of results to inform clinical practice and health policy. While the CONSORT PRO extension is an important first step in the process, we need broader engagement with the guidance to facilitate optimal reporting and maximize use of PRO data in a clinical setting. Endorsement by journal editors, authors and peer reviewers are crucial steps. Improved design, implementation and transparent reporting of PROs in clinical trials are necessary to provide high quality evidence to inform evidence synthesis and clinical practice guidelines.
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 | 0,887 | 0,954 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,043 |
| Communication savante | 0,029 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».