Presenting comparative study PRO results to clinicians and researchers: beyond the eye of the beholder
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patient-reported outcome (PRO) results from clinical trials can inform clinical care, but PRO interpretation is challenging. We evaluated the interpretation accuracy and perceived clarity of various strategies for displaying clinical trial PRO findings. METHODS: We conducted an e-survey of oncology clinicians and PRO researchers (supplemented by one-on-one clinician interviews) that randomized respondents to view one of the three line-graph formats (average scores over time for two treatments on four domains): (1) higher scores consistently indicating "better" patient status; (2) higher scores indicating "more" of what was being measured (better for function, worse for symptoms); or (3) normed scores. Two formats displayed proportions changed (pie/bar charts). Multivariate modeling was used to analyze interpretation accuracy and clarity ratings. RESULTS: Two hundred and thirty-three clinicians and 248 researchers responded; ten clinicians were interviewed. Line graphs with "better" directionality were more likely to be interpreted accurately than "normed" line graphs (OR 1.55; 95% CI 1.01-2.38; p = 0.04). No significant differences were found between "better" and "more" formats. "Better" formatted graphs were also more likely to be rated "very clear" versus "normed" formatted graphs (OR 1.91; 95% CI 1.44-2.54; p < 0.001). For proportions changed, respondents were less likely to make an interpretation error with pie versus bar charts (OR 0.35; 95% CI 0.2-0.6; p < 0.001); clarity ratings did not differ between formats. Qualitative findings informed the interpretation of the survey findings. CONCLUSIONS: Graphic formats for presenting PRO data differ in how accurately they are interpreted and how clear they are perceived to be. These findings will inform the development of best practices for optimally reporting PRO findings.
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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 | 0,760 | 0,885 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».