Interpreting patient-reported outcomes from clinical trials in COPD: a discussion
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges faced by the practising physician is the interpretation of patient-reported outcomes (PROs) in clinical trials and the relevance of such data to their patients. This is especially true when caring for patients with progressive diseases such as COPD. In an attempt to incorporate the patient perspective, many clinical trials now include assessments of PROs. These are formalized methods of capturing patient-centered information. Given the importance of PROs in evaluating the potential utility of an intervention for a patient with COPD, it is important that physicians are able to critically interpret (and critique) the results derived from them. Therefore, in this paper, a series of questions is posed for the practising physician to consider when reviewing the treatment effectiveness as assessed by PROs. The focus is on the St George's Respiratory Questionnaire for worked examples, but the principles apply equally to other symptom-based questionnaires. A number of different ways of presenting PRO data are discussed, including the concept of the minimum clinically important difference, whether there is a ceiling effect to PRO results, and the strengths and weaknesses of responder analyses. Using a worked example, the value of including a placebo arm in a study is illustrated, and the influence of the study on PRO results is considered, in terms of the design, patient withdrawal, and the selection of the study population. For the practising clinician, the most important consideration is the importance of individualization of treatment (and of treatment goals). To inform such treatment, clinicians need to critically review PRO data. The hope is that the questions posed here will help to build a framework for this critical review.
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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 | 0,649 | 0,708 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,052 |
| Communication savante | 0,039 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,041 |
| 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 ».