Recommendations for Self-Report Outcome Measures in Vulvodynia Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vulvodynia (idiopathic chronic vulvar pain) is a prevalent condition associated with significant and negative impacts in many areas of function. Despite the increased research interest in vulvodynia in recent years, recommendations for outcome measures for use in clinical trials are missing. The purpose of this paper, therefore, was to provide recommendations for outcome measures for vulvodynia clinical trials so that consistent measures are used across trials to facilitate between-study comparisons and the conduct of large multicenter trials, and to improve measurement of the multiple dimensions of vulvodynia. METHODS: Given that provoked vestibulodynia (PVD)-characterized by provoked pain localized to the vaginal opening-is the most common subtype of vulvodynia and the current main focus of clinical trials, this paper focused on recommended outcome measures in PVD clinical trials. The framework used to guide the selection of outcome measures was based on the one proposed by the Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT). RESULTS: The IMMPACT framework provided a well-suited guideline for outcome measure recommendations in PVD clinical trials. However, given the provoked presentation of PVD and the significant impact it has on sexuality, modifications to some of the IMMPACT recommendations were made and specific additional measures were suggested. DISCUSSION: Measures that are specific to vulvovaginal pain are ideal for adoption in PVD clinical trials, and many such measures currently exist that allow the relevant IMMPACT domains to be captured.
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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 | 0,630 | 0,763 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,017 |
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 ».