Recommendations For Core Outcome Domain Set For Whiplash-Associated Disorders (CATWAD)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Inconsistent reporting of outcomes in clinical trials of treatments for Whiplash-associated Disorders (WAD) hinders effective data pooling and conclusions that can be drawn about the effectiveness of tested treatments. The aim of this study was to provide recommendations for core outcome domains that should be included in clinical trials of WAD. MATERIALS AND METHODS: A 3-step process was used: (1) A list of potential core outcome domains were identified from the published literature. (2) Researchers, health care providers, patients, and insurance personnel participated and rated the importance of each domain via a 3-round Delphi survey. A priori criteria for consensus were established. (3) Experts comprising researchers, health care providers, and a consumer representative participated in a multidisciplinary consensus meeting that made final decisions on the recommended core outcome domains. RESULTS: The literature search identified 63 potential core domains. A total of 223 participants were invited to partake in the Delphi surveys, with 41.7% completing round 1, 45.3% round 2, and 51.4% round 3. Eleven core domains met the criteria for inclusion across the entire sample. After the expert consensus meeting, 6 core domains were recommended: Physical Functioning, Perceived Recovery, Work and Social Functioning, Psychological Functioning, Quality of Life, and Pain. DISCUSSION: A 3-step process was used to recommend core outcome domains for clinical trials in WAD. Six core domains were recommended: Physical Functioning, Perceived Recovery, Work and Social Functioning, Psychological Functioning, Quality of Life, and Pain. The next step is to determine the outcome measurement instruments for each of these domains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».