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Enregistrement W2121167824 · doi:10.1186/1477-7525-4-62

Interpreting the results of patient reported outcome measures in clinical trials: The clinician's perspective

2006· article· en· W2121167824 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.

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicineIntervention (counseling)Clinical trialMinimal clinically important differencePerspective (graphical)Physical therapyInterpretation (philosophy)MEDLINEScale (ratio)Randomized controlled trialSurgeryPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article deals with the problem of interpreting health-related quality of life (HRQL) outcomes in clinical trials. First, we will briefly describe how dichotomization and item response theory can facilitate interpretation. Based on examples from the medical literature for the interpretation of HRQL scores we will show that dichotomies may help clinicians understand information provided by HRQL instruments in RCTs. They can choose thresholds to calculate proportions of patients benefiting based on absolute scores or change scores. For example, clinicians interpreting clinical trial results could consider the difference in the proportion of patients who achieve a mean score of 50 before and after an intervention on a scale from 1 to 100. For the change score approach, they could consider the proportion of patients who have changed by a score of 5 or more. Finally, they can calculate the proportion of patients benefiting and transform these numbers into a number needed to treat or natural frequencies. Second, we will describe in more detail an approach to the interpretation of HRQL scores based on the minimal important difference (MID) and proportions. The MID is the smallest difference in score in the outcome of interest that informed patients or informed proxies perceive as important, either beneficial or harmful, and that would lead the patient or clinician to consider a change in the management. Any change in management will depend on the downsides, including cost and inconvenience, associated with the intervention. Investigators can help with the interpretation of HRQL scores by determining the MID of an HRQL instrument and provide mean differences in relation to the MID. For instance, for an MID of 0.5 on a seven point scale investigators could provide the mean change on the instrument as well as the proportion of patients with scores greater than the MID. Thus, there are several steps investigators can take to facilitate this process to help bringing HRQL information closer to the bedside.

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)0,241
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,202
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2410,202
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,769
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,173 · 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