Developing Consensus-Based Priority Outcome Domains for Trials in Kidney Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inconsistencies in outcome reporting and frequent omission of patient-centered outcomes can diminish the value of trials in treatment decision making. We identified critically important outcome domains in kidney transplantation based on the shared priorities of patients/caregivers and health professionals. METHODS: In a 3-round Delphi survey, patients/caregivers and health professionals rated the importance of outcome domains for trials in kidney transplantation on a 9-point Likert scale and provided comments. During rounds 2 and 3, participants rerated the outcomes after reviewing their own score, the distribution of the respondents' scores, and comments. We calculated the median, mean, and proportion rating 7 to 9 (critically important), and analyzed comments thematically. RESULTS: One thousand eighteen participants (461 [45%] patients/caregivers and 557 [55%] health professionals) from 79 countries completed round 1, and 779 (77%) completed round 3. The top 8 outcomes that met the consensus criteria in round 3 (mean, ≥7.5; median, ≥8; proportion, >85%) in both groups were graft loss, graft function, chronic rejection, acute rejection, mortality, infection, cancer (excluding skin), and cardiovascular disease. Compared with health professionals, patients/caregivers gave higher priority to 6 outcomes (mean difference of 0.5 or more): skin cancer, surgical complications, cognition, blood pressure, depression, and ability to work. We identified 5 themes: capacity to control and inevitability, personal relevance, debilitating repercussions, gaining awareness of risks, and addressing knowledge gaps. CONCLUSIONS: Graft complications and severe comorbidities were critically important for both stakeholder groups. These stakeholder-prioritized outcomes will inform the core outcome set to improve the consistency and relevance of trials in kidney transplantation.
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 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 | 0,540 | 0,528 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».