Developing Consensus-Based Priority Outcome Domains for Trials in Kidney Transplantation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle