Toward the Development of a Core Set of Outcome Domains to Assess Shared Decision-making Interventions in Rheumatology: Results from an OMERACT Delphi Survey and Consensus Meeting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) Working Group was to determine the core set of outcome domains and subdomains for measuring the effectiveness of shared decision-making (SDM) interventions in rheumatology clinical trials. METHODS: Following the OMERACT Filter 2.0, and based on a previous literature review of SDM outcome domains and a nominal group process at OMERACT 2014, (1) an online Delphi survey was conducted to gather feedback on the draft core set and refine its domains and subdomains, and (2) a workshop was held at the OMERACT 2016 meeting to gain consensus on the draft core set. RESULTS: A total of 170 participants completed Round 1 of the Delphi survey, and 116 completed Round 2. Respondents came from 29 countries, with 49% being patients/caregivers. Results showed that 14 out of the 17 subdomains within the 7 domains exceeded the 70% criterion (endorsement ranged from 83% to 100% of respondents). At OMERACT 2016, only 8% of the 96 attendees were patients/caregivers. Despite initial votes of support in breakout groups, there was insufficient comfort about the conceptualization of these 7 domains and 17 subdomains for these to be endorsed at OMERACT 2016 (endorsement ranged from 17% to 68% of participants). CONCLUSION: Differences between the Delphi survey and consensus meeting may be explained by the manner in which the outcomes were presented, variations in participant characteristics, and the context of voting. Further efforts are needed to address the limited understanding of SDM and its outcomes among OMERACT participants.
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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 | 0,393 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».