Assessment of physical function and participation in chronic pain clinical trials: IMMPACT/OMERACT recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although pain reduction is commonly the primary outcome in chronic pain clinical trials, physical functioning is also important. A challenge in designing chronic pain trials to determine efficacy and effectiveness of therapies is obtaining appropriate information about the impact of an intervention on physical function. The Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) and Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) convened a meeting to consider assessment of physical functioning and participation in research on chronic pain. The primary purpose of this article is to synthesize evidence on the scope of physical functioning to inform work on refining physical function outcome measurement. We address issues in assessing this broad construct and provide examples of frequently used measures of relevant concepts. Investigators can assess physical functioning using patient-reported outcome (PRO), performance-based, and objective measures of activity. This article aims to provide support for the use of these measures, covering broad aspects of functioning, including work participation, social participation, and caregiver burden, which researchers should consider when designing chronic pain clinical trials. Investigators should consider the inclusion of both PROs and performance-based measures as they provide different but also important complementary information. The development and use of reliable and valid PROs and performance-based measures of physical functioning may expedite development of treatments, and standardization of these measures has the potential to facilitate comparison across studies. We provide recommendations regarding important domains to stimulate research to develop tools that are more robust, address consistency and standardization, and engage patients early in tool development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle