An OMERACT Initiative Toward Consensus to Identify and Characterize Candidate Contextual Factors: Report from the Contextual Factors Working Group
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The importance of contextual factors (CF) for appropriate patient-specific care is widely acknowledged. However, evidence in clinical trials on how CF influence outcomes remains sparse. The 2014 Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Handbook introduced the role of CF in outcome assessment and defined them as "potential confounders and/or effect modifiers of outcomes in randomized controlled trials." Subsequently, the CF Methods Group (CFMG) was formed to develop guidance on how to address CF in clinical trials. METHODS: First, the CFMG conducted an e-mail survey of OMERACT working groups (WG) to analyze how they had addressed CF in outcome measurement so far. The results facilitated an informed discussion at the OMERACT 2016 CFMG Special Interest Group (SIG) session, with the aim of gaining preliminary consensus regarding an operational definition of CF and to make a first selection of potentially relevant CF. RESULTS: The survey revealed that the WG had mostly used the OMERACT Handbook and/or the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) definition. However, significant heterogeneity was found in the methods used to identify, refine, and categorize CF candidates. The SIG participants agreed on using the ICF as a framework along with the OMERACT Handbook definition. A list with 28 variables was collected including person-related factors and physical and social environments. Recommendations from the SIG guided the CFMG to formulate 3 preliminary projects on how to identify and analyze CF. CONCLUSION: New methods are urgently needed to assist researchers to identify and characterize CF that significantly influence the interpretation of results in clinical trials. The CFMG defined first steps to develop further guidance.
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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 | 0,337 | 0,268 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».