The Use of Patient-reported Outcomes (PRO) Within Comparative Effectiveness Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of comparative effectiveness research (CER) is to explain the differential benefits and harms of alternate methods to prevent, diagnose, treat, and monitor a clinical condition or to improve the delivery of care. To inform decision making, information from the patient's perspective that reflects outcomes that patients care about are needed and can be collected rigorously using appropriate patient-reported outcomes (PRO). It can be challenging to select the most appropriate PRO measure given the proliferation of such questionnaires over the past 20 years. OBJECTIVE: In this paper, we discuss the value of PROs within CER, types of measures that are likely to be useful in the CER context, PRO instrument selection, and key challenges associated with using PROs in CER. METHODS: We delineate important considerations for defining the CER context, selecting the appropriate measures, and for the analysis and interpretation of PRO data. Emerging changes that may facilitate CER using PROs as an outcome are also reviewed including implementation of electronic and personal health records, hospital and population-based registries, and the use of PROs in national monitoring initiatives. The potential benefits of linking the information derived from PRO endpoints in CER to decision making is also reviewed. CONCLUSIONS: The recommendations presented for incorporating PROs in CER are intended to provide a guide to researchers, clinicians, and policy makers to ensure that information derived from PROs is applicable and interpretable for a given CER context. In turn, CER will provide information that is necessary for clinicians, patients, and families to make informed care decisions.
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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 | 0,804 | 0,862 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,029 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».