Identifying patient‐important outcomes in polycystic kidney disease: An international nominal group technique study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Patients with autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) are at increased risk of premature mortality, morbidities and complications, which severely impair quality of life. However, patient-centered outcomes are not consistently reported in trials in ADPKD, which can limit shared decision-making. We aimed to identify outcomes important to patients and caregivers and the reasons for their priorities. METHODS: Nominal group technique was adopted involving patients with ADPKD and caregivers who were purposively selected from eight centres across Australia, France and the Republic of Korea. Participants identified, ranked and discussed outcomes for trials in ADPKD. We calculated an importance score (0-1) for each outcome and conducted thematic analyses. RESULTS: Across 17 groups, 154 participants (121 patients, 33 caregivers) aged 19 to 78 (mean 54.5 years) identified 55 outcomes. The 10 highest ranked outcomes were: kidney function (importance score 0.36), end-stage kidney disease (0.32), survival (0.21), cyst size/growth (0.20), cyst pain/bleeding (0.18), blood pressure (0.17), ability to work (0.16), cerebral aneurysm/stroke (0.14), mobility/physical function (0.12), and fatigue (0.12). Three themes were identified: threatening semblance of normality, inability to control and making sense of diverse risks. CONCLUSION: For patients with ADPKD and their caregivers, kidney function, delayed progression to end-stage kidney disease and survival were the highest priorities, and were focused on achieving normality, and maintaining control over health and lifestyle. Implementing these patient-important outcomes may improve the meaning and relevance of trials to inform clinical care in ADPKD.
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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 | 0,063 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».