It is good to feel better, but better to feel good: whether a patient finds treatment ‘successful’ or not depends on the questions researchers ask
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In sports physiotherapy, medicine and orthopaedic randomised controlled trials (RCT), the investigators (and readers) focus on the difference between groups in change scores from baseline to follow-up. Mean score changes are difficult to interpret (‘is an improvement of 20 units good?’), and follow-up scores may be more meaningful. We investigated how applying three different responder criteria to change and follow-up scores would affect the ‘outcome’ of RCTs. Responder criteria refers to participants’ perceptions of how the intervention affected them. Methods We applied three different criteria—minimal important change (MIC), patient acceptable symptom state (PASS) and treatment failure (TF)—to the aggregate Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS4) and the five KOOS subscales, the primary and secondary outcomes of the KANON trial ( ISRCTN84752559 ). This trial included young active adults with an acute ACL injury and compared two treatment strategies: exercise therapy plus early reconstructive surgery, and exercise therapy plus delayed reconstructive surgery, if needed. Results MIC: At 2 years, more than 90% in the two treatment arms reported themselves to be minimally but importantly improved for the primary outcome KOOS4. PASS: About 50% of participants in both treatment arms reported their KOOS4 follow-up scores to be satisfactory. TF: Almost 10% of participants in both treatment arms found their outcomes so unsatisfactory that they thought their treatment had failed. There were no statistically significant or meaningful differences between treatment arms using these criteria. Conclusion We applied change criteria as well as cross-sectional follow-up criteria to interpret trial outcomes with more clinical focus. We suggest researchers apply MIC, PASS and TF thresholds to enhance interpretation of KOOS and other patient-reported scores. The findings from this study can improve shared decision-making processes for people with an acute ACL injury.
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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 | 0,104 | 0,323 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».