Participant outcomes and preferences in Alzheimer's disease clinical trials: The electronic Person‐Specific Outcome Measure (ePSOM) development program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Current pharmacological interventions for Alzheimer's dementia delay symptom progression for about a year. Although the outcomes in earlier disease states may include changes in biomarkers, the clinical effectiveness of any intervention can ultimately only be assessed by a patient's self-reported well-being. A better understanding of earlier manifestations of Alzheimer's disease and the drive for relevant outcome measures, allied to technological advances in artificial intelligence, have mediated the electronic Person-Specific Outcome Measure (ePSOM) development program. METHODS: There are 4 sequential stages in the ePSOM development program-(1) literature review, (2) focus group study, (3) national survey, and (4) development of an app for capturing person-specific outcomes. Here, we report the overall approach to the program incorporating our literature review on patient-reported outcome measures and patient preferences in the Alzheimer's disease population. RESULTS: Alzheimer's disease trials do not use any patient-reported outcome measures. Quality of life measures are often used as proxies for this, but they do not capture individual needs. Therefore, trials currently fail to reflect the participant's aspirations for effect but rather default to clinicostatistical measure of cognition and function. There is no implementation of patient preferences despite evidence that understanding preferences may influence adherence to treatment. DISCUSSION: It is important to consider preferences for an intervention and use PROMs for the measure of effectiveness given that both risk and benefit are judged by the recipient of the treatment. The ePSOM development program will deliver the methodology for incorporating meaningful outcomes in clinical trials to expand upon current biological and clinical measurements of effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,067 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».