A Preliminary Core Domain Set for Clinical Trials of Shoulder Disorders: A Report from the OMERACT 2016 Shoulder Core Outcome Set Special Interest Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Shoulder Core Outcome Set Special Interest Group (SIG) was established to develop a core outcome set (COS) for clinical trials of shoulder disorders. METHODS: In preparation for OMERACT 2016, we systematically examined all outcome domains and measurement instruments reported in 409 randomized trials of interventions for shoulder disorders published between 1954 and 2015. Informed by these data, we conducted an international Delphi consensus study including shoulder trial experts, clinicians, and patients to identify key domains that should be included in a shoulder disorder COS. Findings were discussed at a stakeholder premeeting of OMERACT. At OMERACT 2016, we sought consensus on a preliminary core domain set and input into next steps. RESULTS: There were 13 and 15 participants at the premeeting and the OMERACT 2016 SIG meeting, respectively (9 attended both meetings). Consensus was reached on a preliminary core domain set consisting of an inner core of 4 domains: pain, physical function/activity, global perceived effect, and adverse events including death. A middle core consisted of 3 domains: emotional well-being, sleep, and participation (recreation and work). An outer core of research required to inform the final COS was also formulated. CONCLUSION: Our next steps are to (1) analyze whether participation (recreation and work) should be in the inner core, (2) conduct a third Delphi round to finalize definitions and wording of domains and reach final endorsement for the domains, and (3) determine which instruments fulfill the OMERACT criteria for measuring each domain.
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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 | 0,648 | 0,632 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».