Responsiveness of Single versus Composite Measures of Pain in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In rheumatoid arthritis, composite outcomes constructed from a combination of outcome measures are widely used to enhance responsiveness (sensitivity to change) and comprehensively summarize response. Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain is the primary outcome measure in many osteoarthritis (OA) trials. Information from other outcomes, such as rescue medication use and other WOMAC subscales, could be added to create composite outcomes, but the sensitivity of such a composite has not been tested. METHODS: We used data from a completed trial of tanezumab for knee OA (NCT00733902). The WOMAC questionnaire and rescue medication use were measured at several timepoints, up to 16 weeks. Pain and rescue medication outcomes were standardized and combined into 3 composite outcomes through principal components analysis to produce 1 score (composite outcome) and their responsiveness was compared to WOMAC pain, the standard. We pooled all treatment doses of tanezumab into 1 treatment group, for simplicity, and compared this to the control group (placebo). RESULTS: The composite outcomes showed modestly, but not statistically significantly greater responsiveness when compared to WOMAC pain alone. Adding information on rescue medication to the composite improved responsiveness. While improvements in sensitivity were modest, the required sample sizes for trials using composites was 20-40% less than trials using WOMAC pain alone. CONCLUSION: Combining information from related but distinct outcomes considered relevant to a particular treatment improved responsiveness, could reduce sample size requirements in OA trials, and might offer a way to better detect treatment efficacy in OA trials.
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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 | 0,153 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».