Design, implementation and reporting strategies to reduce the instance and impact of missing patient-reported outcome (PRO) data: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patient-reported outcomes (PROs) provide important information about the impact of treatment from the patients' perspective. However, missing PRO data may compromise the interpretability and value of the findings. We aimed to report: (1) a non-technical summary of problems caused by missing PRO data; and (2) a systematic review by collating strategies to: (A) minimise rates of missing PRO data, and (B) facilitate transparent interpretation and reporting of missing PRO data in clinical research. Our systematic review does not address statistical handling of missing PRO data. DATA SOURCES: MEDLINE and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) databases (inception to 31 March 2015), and citing articles and reference lists from relevant sources. ELIGIBILITY CRITERIA: English articles providing recommendations for reducing missing PRO data rates, or strategies to facilitate transparent interpretation and reporting of missing PRO data were included. METHODS: 2 reviewers independently screened articles against eligibility criteria. Discrepancies were resolved with the research team. Recommendations were extracted and coded according to framework synthesis. RESULTS: 117 sources (55% discussion papers, 26% original research) met the eligibility criteria. Design and methodological strategies for reducing rates of missing PRO data included: incorporating PRO-specific information into the protocol; carefully designing PRO assessment schedules and defining termination rules; minimising patient burden; appointing a PRO coordinator; PRO-specific training for staff; ensuring PRO studies are adequately resourced; and continuous quality assurance. Strategies for transparent interpretation and reporting of missing PRO data include utilising auxiliary data to inform analysis; transparently reporting baseline PRO scores, rates and reasons for missing data; and methods for handling missing PRO data. CONCLUSIONS: The instance of missing PRO data and its potential to bias clinical research can be minimised by implementing thoughtful design, rigorous methodology and transparent reporting strategies. All members of the research team have a responsibility in implementing such strategies.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».