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Enregistrement W2781922695 · doi:10.1097/j.pain.0000000000001129

Developing a core outcome domain set to assessing effectiveness of interdisciplinary multimodal pain therapy: the VAPAIN consensus statement on core outcome domains

2017· article· en· W2781922695 sur OpenAlexaff
Ulrike Kaiser, Christian Kopkow, Stefanie Deckert, Katrin Neustadt, Lena Jacobi, Paul Cameron, Valerio De Angelis, Christian Apfelbacher, Bernhard Arnold, Judy Birch, Anna Bjarnegård, Sandra C. Christiansen, Amanda C de C Williams, Gudrun Goßrau, Andrea Heinks, Michael Hüppe, Henri Kiers, Ursula Kleinert, Paolo Martelletti, Lance M. McCracken, Nelleke de Meij, Bernd Nagel, Jo Nijs, Heike Norda, Jasvinder A. Singh, Ellen Spengler, Caroline B. Terwee, Peter Tugwell, Johan W.S. Vlaeyen, Heike Wandrey, E. Neugebauer, R. Sabatowski, Jochen Schmitt

Notice bibliographique

RevuePain · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésBiopsychosocial modelPsychological interventionPhysical therapyContext (archaeology)MedicineDelphi methodQuality of life (healthcare)FacilitatorPsychologyNursingPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interdisciplinary multimodal pain therapy (IMPT) is a biopsychosocial treatment approach for patients with chronic pain that comprises at least psychological and physiotherapeutic interventions. Core outcome sets (COSs) are currently developed in different medical fields to standardize and improve the selection of outcome domains, and measurement instruments in clinical trials, to make trial results meaningful, to pool trial results, and to allow indirect comparison between interventions. The objective of this study was to develop a COS of patient-relevant outcome domains for chronic pain in IMPT clinical trials. An international, multiprofessional panel (patient representatives [n = 5], physicians specialized in pain medicine [n = 5], physiotherapists [n = 5], clinical psychologists [n = 5], and methodological researchers [n = 5]) was recruited for a 3-stage consensus study, which consisted of a mixed-method approach comprising an exploratory systematic review, a preparing online survey to identify important outcome domains, a face-to-face consensus meeting to agree on COS domains, and a second online survey (Delphi) establishing agreement on definitions for the domains included. The panel agreed on the following 8 domains to be included into the COS for IMPT: pain intensity, pain frequency, physical activity, emotional wellbeing, satisfaction with social roles and activities, productivity (paid and unpaid, at home and at work, inclusive presentism and absenteeism), health-related quality of life, and patient's perception of treatment goal achievement. The complexity of chronic pain in a biopsychosocial context is reflected in the current recommendation and includes physical, mental, and social outcomes. In a subsequent step, measurement instruments will be identified via systematic reviews.

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)0,365
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,347
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3650,347
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,014
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,418
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,152 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations119
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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