MP822DEVELOPING CONSENSUS BASED PRIORITY OUTCOME DOMAINS FOR TRIALS IN KIDNEY TRANSPLANTATION: A MULTINATIONAL DELPHI SURVEY WITH PATIENTS, CAREGIVERS AND HEALTH PROFESSIONALS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Inconsistencies in outcome reporting and frequent omission of patient-centered outcomes can diminish the value of trials in treatment decision-making. We identified critically important outcome domains in kidney transplantation based on the shared priorities of patients/caregivers (P/C) and health professionals (HP). METHODS: In a 3-round Delphi survey, P/C and HP rated the importance of outcome domains for trials in kidney transplantation on a 9-point Likert scale and provided comments. During Round 2 and 3, participants re-rated the outcomes after reviewing their own score, the distribution of the respondents’ scores, and comments. We calculated the median, mean, and proportion rating 7-9 (critically important), and analyzed comments thematically. RESULTS: 1018 participants (461 [45%] P/C and 557 [55%] HP) from 79 countries completed Round 1, and 779 (77%) completed Round 3. The top eight outcomes that met the consensus criteria in Round 3 (mean ≥7.5, median ≥8 and proportion >85%) in both groups were graft loss, graft function, chronic rejection, acute rejection, mortality, infection, cancer (excluding skin) and cardiovascular disease. Compared with HP, P/C gave higher priority to six outcomes (mean difference of 0.5 or more): skin cancer, surgical complications, cognition, blood pressure, depression, and ability to work. We identified five themes: capacity to control and inevitability, personal relevance, debilitating repercussions, gaining awareness of risks, and addressing knowledge gaps. CONCLUSIONS: Graft complications and severe comorbidities were critically important for both stakeholder groups. The stakeholder-prioritized outcomes will inform the core outcome set to improve the consistency and relevance of trials in kidney transplantation.
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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 | 0,165 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».