Improving the External Validity of Clinical Trials: The Case of Multiple Chronic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The U.S. Department of Health and Human Services vision and strategic framework on multiple chronic conditions (MCCs) incorporates recommendations designed to facilitate research that will improve our knowledge about interventions and systems that will benefit individuals with MCCs (or multimorbidity). The evidence base supporting the management of patients with MCCs will be built through intervention trials specifically designed to address multimorbidity and identification of MCCs in participants across the clinical trial range. This article specifically focuses on issues relating to external validity with specific reference to trials involving patients with MCCs. The exclusion of such patients from clinical trials has been well documented. Randomized control trials (RCTs) are considered the "gold standard" of evidence, but may have drawbacks in relation to external validity, particularly in relation to multimorbidity. It may, therefore, be necessary to consider a broader range of research methods that can provide converging evidence on intervention effects to address MCCs. Approaches can also be taken to increase the usefulness of RCTs in general for providing evidence to inform multimorbidity management. Additional improvements to RCTs would include better reporting of inclusion and exclusion criteria and participant characteristics in relation to MCCs. New trials should be considered in terms of how they will add to the existing evidence base and should inform how interventions may work in different settings and patient groups. Research on treatments and interventions for patients with MCCs is badly needed. It is important that this research includes patient-centered measures and that generalizability issues be explicitly addressed. Journal of Comorbidity 2013;3:30-35.
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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 | 0,879 | 0,948 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,040 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».