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Enregistrement W2149208658 · doi:10.1016/j.jpainsymman.2013.01.010

The Selection and Use of Outcome Measures in Palliative and End-of-Life Care Research: The MORECare International Consensus Workshop

2013· article· en· W2149208658 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Evans, Hamid Benalia, Nancy Preston, Gunn Grande, Marjolein Gysels, V Short, Barbara A Daveson, Claudia Bausewein, Chris Todd, Irene J Higginson

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain and Symptom Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchMcGill University
Mots-clésProxy (statistics)Palliative careMedicineData collectionPsycINFOMissing dataDescriptive statisticsMEDLINEFamily medicineNursingComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: A major barrier to widening and sustaining palliative care service provision is the requirement for better selection and use of outcome measures. Service commissioning is increasingly based on patient, carer, and service outcomes as opposed to service activity. OBJECTIVES: To generate recommendations and consensus for research in palliative and end-of-life care on the properties of the best outcome measures, enhancing the validity of proxy-reported data and optimal data collection time points. METHODS: An international expert "workshop" was convened and an online consensus survey was undertaken using the MORECare Transparent Expert Consultation to generate recommendations and level of agreement. We focused on three areas: 1) measurement properties, 2) use of proxies, and 3) measurement timing. Data analysis comprised descriptive analysis of aggregate scores and collation of narrative comments. RESULTS: There were 31 workshop attendees; 29 recommendations were included in the online survey, completed by 28 experts. The top three recommendations by area were the following: 1) the properties of the best outcome measures are responsive to change over time and capture clinically important data, 2) to enhance the validity of proxy data requires clear and specific guidelines to aid lay individuals' and/or professionals' completion of proxy measures, and 3) data collection time points need clear identification to establish a baseline. CONCLUSION: Outcome measurement in palliative and end-of-life care requires the use of psychometrically robust measures that are clinically responsive, with defined data collection time points to establish a baseline and clear administration guidelines to complete proxy measures. To further the field requires clinical imperatives to more closely inform recommendations on outcome measurement.

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)0,683
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,505
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6830,505
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0170,012
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0140,014
Science ouverte0,0220,026
Intégrité de la recherche0,0160,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations86
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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