Standardized Outcomes in Nephrology-Transplantation: A Global Initiative to Develop a Core Outcome Set for Trials in Kidney Transplantation
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
BACKGROUND: Although advances in treatment have dramatically improved short-term graft survival and acute rejection in kidney transplant recipients, long-term graft outcomes have not substantially improved. Transplant recipients also have a considerably increased risk of cancer, cardiovascular disease, diabetes, and infection, which all contribute to appreciable morbidity and premature mortality. Many trials in kidney transplantation are short-term, frequently use unvalidated surrogate endpoints, outcomes of uncertain relevance to patients and clinicians, and do not consistently measure and report key outcomes like death, graft loss, graft function, and adverse effects of therapy. This diminishes the value of trials in supporting treatment decisions that require individual-level multiple tradeoffs between graft survival and the risk of side effects, adverse events, and mortality. The Standardized Outcomes in Nephrology-Transplantation initiative aims to develop a core outcome set for trials in kidney transplantation that is based on the shared priorities of all stakeholders. METHODS: This will include a systematic review to identify outcomes reported in randomized trials, a Delphi survey with an international multistakeholder panel (patients, caregivers, clinicians, researchers, policy makers, members from industry) to develop a consensus-based prioritized list of outcome domains and a consensus workshop to review and finalize the core outcome set for trials in kidney transplantation. CONCLUSIONS: Developing and implementing a core outcome set to be reported, at a minimum, in all kidney transplantation trials will improve the transparency, quality, and relevance of research; to enable kidney transplant recipients and their clinicians to make better-informed treatment decisions for improved patient outcomes.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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