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Enregistrement W2133855950 · doi:10.1186/1472-6882-11-135

Developing a patient-centered outcome measure for complementary and alternative medicine therapies I: defining content and format

2011· article· en· W2133855950 sur OpenAlexaff
Cheryl Ritenbaugh, Mimi Nichter, Mark Nichter, Kimberly Kelly, Colette Marie Sims, Iris R. Bell, Heide Castañeda, Charles Elder, Mary Koithan, Elizabeth Sutherland, Marja J. Verhoef, Sarah L Warber, Stephen Joel Coons

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary and Alternative Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Center for Complementary and Alternative MedicineNational Institutes of Health
Mots-clésComprehensionCognitive interviewContent validityCard sortingMedicinePatient-reported outcomePsychometricsCognitionMEDLINEMedical educationReadabilityClinical psychologyQuality of life (healthcare)Computer sciencePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,381
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,004 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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