MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766356879 · doi:10.1186/s13023-017-0718-x

Measuring what matters to rare disease patients – reflections on the work by the IRDiRC taskforce on patient-centered outcome measures

2017· review· en· W2766356879 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Morel, Stefan Cano

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversitaire Ziekenhuizen Leuven, KU LeuvenInstituto de Salud Carlos IIIEuropean Organisation for Rare DiseasesPatient-Centered Outcomes Research InstituteKU LeuvenNational Center for Advancing Translational SciencesLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit LeidenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthUniversity of BirminghamMedical Center, University of RochesterNewcastle UniversityUniversity of WashingtonChildren's National HospitalDuchenne Parent ProjectChiesi FarmaceuticiUniversity of RochesterPfizerNorthwestern UniversityIstituto Superiore di SanitàMcMaster UniversityKing's College LondonVrije Universiteit AmsterdamParent Project Muscular DystrophyNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPatient-reported outcomeStakeholderOutcome (game theory)DiseaseValue (mathematics)MedicineRare diseasePsychologyMedical educationNursingComputer scienceQuality of life (healthcare)Public relationsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our ability to evaluate outcomes which genuinely reflect patients' unmet needs, hopes and concerns is of pivotal importance. However, much current clinical research and practice falls short of this objective by selecting outcome measures which do not capture patient value to the fullest. In this Opinion, we discuss Patient-Centered Outcomes Measures (PCOMs), which have the potential to systematically incorporate patient perspectives to measure those outcomes that matter most to patients. We argue for greater multi-stakeholder collaboration to develop PCOMs, with rare disease patients and families at the center. Beyond advancing the science of patient input, PCOMs are powerful tools to translate care or observed treatment benefit into an 'interpretable' measure of patient benefit, and thereby help demonstrate clinical effectiveness. We propose mixed methods psychometric research as the best route to deliver fit-for-purpose PCOMs in rare diseases, as this methodology brings together qualitative and quantitative research methods in tandem with the explicit aim to efficiently utilise data from small samples. And, whether one opts to develop a brand-new PCOM or to select or adapt an existing outcome measure for use in a rare disease, the anchors remain the same: patients, their daily experience of the rare disease, their preferences, core concepts and values. Ultimately, existing value frameworks, registries, and outcomes-based contracts largely fall short of consistently measuring the full range of outcomes that matter to patients. We argue that greater use of PCOMs in rare diseases would enable a fast track to Patient-Centered Care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,620
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,478
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6200,478
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0070,045
Communication savante0,0180,032
Science ouverte0,0120,020
Intégrité de la recherche0,0200,076
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,549
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,096 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations206
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOrphanet Journal of Rare DiseasesMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207