Interpreting the results of patient reported outcome measures in clinical trials: The clinician's perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,839 | 0,922 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,031 |
| Communication savante | 0,041 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».