MCID — The Minimal Clinically Important Difference Assigns Significance to Outcome Effects
Notice bibliographique
Résumé
At medical school we were taught that 70–80% of the information that leads to diagnosis comes from the patient’s anamnesis. The severity of the subjective symptoms and disabilities drives the patient to seek medical help and has a major influence on treatment and intervention, despite “objective” findings such as alterations on a radiograph, for example, in a knee affected by osteoarthritis (OA)1. Based on this insight, a huge number of patient-rated outcome instruments have been developed in the past 2 decades2. Nevertheless, the significance of therapeutic effects is still quantified by statistical methods alone in many study reports, especially in pharmacological ones, even if the effects are labeled as “clinically significant”3. Beyond statistically and distribution-based quantification of effect significance, the dimension of an effect’s importance and significance, which includes the patient’s subjective perception of pain and function, reaches a higher sphere because it is closer to the central subject of interest in medicine, the patient. “It is recommended that the patient’s perspective be given the most weight, because these are patient-related outcome measures, although the clinician’s perspective is considered important as well”4. The founders of the concepts developed consequently to give this alternative meaning for outcome effects were Jaeschke and Redelmeier5,6. Jaeschke was the first investigator to ask patients to rate their subjectively perceived change of health or symptoms between baseline and followup5. The responses on this “transition” item were related to the score differences of an outcome instrument within the same time period … Address correspondence to Dr. F. Angst, RehaClinic, Quellenstr. 34, 5330 Bad Zurzach, Switzerland; E-mail: fangst{at}vtxmail.ch, f.angst{at}rehaclinic.ch
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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 | 0,069 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».