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Enregistrement W2120767646 · doi:10.1186/1477-7525-8-116

Improving the interpretation of quality of life evidence in meta-analyses: the application of minimal important difference units

2010· review· en· W2120767646 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensPrograms for Assessment of Technology in Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialMeta-analysisStrictly standardized mean differenceQuality (philosophy)MEDLINEIntervention (counseling)Systematic reviewPsychologyMedicineApplied psychologyMedical physicsNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews of randomized trials that include measurements of health-related quality of life potentially provide critical information for patient and clinicians facing challenging health care decisions. When, as is most often the case, individual randomized trials use different measurement instruments for the same construct (such as physical or emotional function), authors typically report differences between intervention and control in standard deviation units (so-called "standardized mean difference" or "effect size"). This approach has statistical limitations (it is influenced by the heterogeneity of the population) and is non-intuitive for decision makers. We suggest an alternative approach: reporting results in minimal important difference units (the smallest difference patients experience as important). This approach provides a potential solution to both the statistical and interpretational problems of existing methods.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,810
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle