Health Equity Considerations for Developing and Reporting Patient-reported Outcomes in Clinical Trials: A Report from the OMERACT Equity Special Interest Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite advances integrating patient-centered outcomes into rheumatologic studies, concerns remain regarding their representativeness across diverse patient groups and how this affects equity. The Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Equity Working Group aims to determine whether and how to address equity issues within the core outcome sets of domains and instruments. METHODS: We surveyed current and previous OMERACT meeting attendees and members of the Campbell and Cochrane Equity Group regarding whether to address equity issues within the OMERACT Filter 2.0 Core Outcome Sets and how to assess the appropriateness of domains, instruments, and measurement properties among diverse patients. At OMERACT 2016, results of the survey and a narrative review of differential psychosocial effects of rheumatoid arthritis (i.e., on men) were presented to stimulate discussion and develop a research agenda. RESULTS: We proposed 6 moments for which an equity lens could be added to the development, selection, or testing of patient-reported outcome measures (PROM): (1) recruitment, (2) domain selection, (3) feasibility in diverse settings, (4) instrument validity, (5) thresholds of meaning, and (6) consideration of statistical power of subgroup analyses for outcome reporting. CONCLUSION: There is a need to (1) conduct a systematic review to assess how equity and population characteristics have been considered in PROM development and whether these differences influence the ranking of importance of outcome domains or a patient's response to questionnaire items, and (2) conduct the same survey described above with patients representing groups experiencing health inequities.
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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 | 0,725 | 0,809 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,021 |
| 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 ».