A Core Outcome Set for Multimorbidity Research (COSmm)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We aimed to develop a consensus-based set of core outcomes specifically for studies in multimorbidity. METHODS: We undertook a consensus study following the COS-STAR (Core Outcome Set-STAndards for Reporting) guidelines for the design and reporting of core outcome sets. A Delphi panel of experts completed a web-based survey with 2 rounds. Panelists were presented with a range of outcomes that had been identified in previous workshops and a related systematic review. They indicated their level of agreement on whether each outcome should be included in the core set using a 5-point Likert scale, and outcomes reaching a prespecified consensus level were included. RESULTS: Of 30 individuals invited to be panelists, 26 from 13 countries agreed. All 26 completed both rounds of the survey. The Delphi panel reached consensus on 17 outcomes for inclusion in a core outcome set for multimorbidity (COSmm). The highest-ranked outcomes were health-related quality of life, mental health outcomes, and mortality. Other outcomes were grouped into overarching themes of patient-reported impacts and behaviors (treatment burden, self-rated health, self-management behavior, self-efficacy, adherence); physical activity and function (activities of daily living, physical function, physical activity); consultation related (communication, shared decision making, prioritization); and health systems (health care use, costs, quality of health care). CONCLUSIONS: This consensus study involved a wide range of international experts who identified a large number of outcomes for multimorbidity intervention studies. Our results suggest that quality of life, mental health outcomes, and mortality should be regarded as essential core outcomes. Researchers should, however, also consider the full range of outcomes when designing studies to capture important domains in multimorbidity depending on individual study aims and interventions.
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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 | 0,312 | 0,366 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».