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Enregistrement W2139265643 · doi:10.1186/1477-7525-4-94

Combining scores from different patient reported outcome measures in meta-analyses: when is it justified?

2006· review· en· W2139265643 sur OpenAlexaff
Milo A. Puhan, Irene Soesilo, Gordon Guyatt, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyMeta-analysisQuality of life (healthcare)MEDLINEPatient-reported outcomeStrictly standardized mean differenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Combining outcomes and the use of standardized effect measures such as effect size and standardized response mean across instruments allows more comprehensive meta-analyses and should avoid selection bias. However, such analysis ideally requires that the instruments correlate strongly and that the underlying assumption of similar responsiveness is fulfilled. The aim of the study was to assess the correlation between two widely used health-related quality of life instruments for patients with chronic obstructive pulmonary disease and to compare the instruments' responsiveness on a study level. METHODS: We systematically identified all longitudinal studies that used both the Chronic Respiratory Questionnaire (CRQ) and the St. George's Respiratory Questionnaire (SGRQ) through electronic searches of MEDLINE, EMBASE, CENTRAL and PubMed. We assessed the correlation between CRQ (scale 1-7) and SGRQ (scale 1-100) change scores and compared responsiveness of the two instruments by comparing standardized response means (change scores divided by their standard deviation). RESULTS: We identified 15 studies with 23 patient groups. CRQ change scores ranged from -0.19 to 1.87 (median 0.35, IQR 0.14-0.68) and from -16.00 to 3.00 (median -3.00, IQR -4.73-0.25) for SGRQ change scores. The correlation between CRQ and SGRQ change scores was 0.88. Standardized response means of the CRQ (median 0.51, IQR 0.19-0.98) were significantly higher (p < 0.001) than for the SGRQ (median 0.26, IQR -0.03-0.40). CONCLUSION: Investigators should be cautious about pooling the results from different instruments in meta-analysis even if they appear to measure similar constructs. Despite high correlation in changes scores, responsiveness of instruments may differ substantially and could lead to important between-study heterogeneity and biased meta-analyses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,392
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,633
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3920,633
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0420,068
Bibliométrie0,0140,020
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0120,006
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,625
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,095 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations100
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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