Developing a patient-centered outcome measure for complementary and alternative medicine therapies I: defining content and format
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients receiving complementary and alternative medicine (CAM) therapies often report shifts in well-being that go beyond resolution of the original presenting symptoms. We undertook a research program to develop and evaluate a patient-centered outcome measure to assess the multidimensional impacts of CAM therapies, utilizing a novel mixed methods approach that relied upon techniques from the fields of anthropology and psychometrics. This tool would have broad applicability, both for CAM practitioners to measure shifts in patients' states following treatments, and conventional clinical trial researchers needing validated outcome measures. The US Food and Drug Administration has highlighted the importance of valid and reliable measurement of patient-reported outcomes in the evaluation of conventional medical products. Here we describe Phase I of our research program, the iterative process of content identification, item development and refinement, and response format selection. Cognitive interviews and psychometric evaluation are reported separately. METHODS: From a database of patient interviews (n = 177) from six diverse CAM studies, 150 interviews were identified for secondary analysis in which individuals spontaneously discussed unexpected changes associated with CAM. Using ATLAS.ti, we identified common themes and language to inform questionnaire item content and wording. Respondents' language was often richly textured, but item development required a stripping down of language to extract essential meaning and minimize potential comprehension barriers across populations. Through an evocative card sort interview process, we identified those items most widely applicable and covering standard psychometric domains. We developed, pilot-tested, and refined the format, yielding a questionnaire for cognitive interviews and psychometric evaluation. RESULTS: The resulting questionnaire contained 18 items, in visual analog scale format, in which each line was anchored by the positive and negative extremes relevant to the experiential domain. Because of frequent informant allusions to response set shifts from before to after CAM therapies, we chose a retrospective pretest format. Items cover physical, emotional, cognitive, social, spiritual, and whole person domains. CONCLUSIONS: This paper reports the success of a novel approach to the development of outcome instruments, in which items are extracted from patients' words instead of being distilled from pre-existing theory. The resulting instrument, focused on measuring shifts in patients' perceptions of health and well-being along pre-specified axes, is undergoing continued testing, and is available for use by cooperating investigators.
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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 | 0,053 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».