Including the patient voice in the development and implementation of patient‐reported outcomes in cancer clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patient-reported outcomes (PROs) are used in parallel with clinical evidence to inform decisions made by industry, clinicians, regulators, health technology assessment bodies and other health-care decision-makers. In addition, PRO data can also guide shared decision making and individual patient choice. Yet, the quality of many PROs in cancer clinical trials is suboptimal and requires improvement to add value to health care and policy decision making. OBJECTIVE: To show how the integration of the patient and/or patient advocate at all stages of PRO development can help to realize the full potential of PROs. METHODS: We examined the literature to show that the patient voice is often absent from the planning and implementation of PROs in cancer clinical trials. Good practice examples from the literature were combined with guideline recommendations, training or educational resources, and our own experience to create detailed practical steps for the inclusion of patients and/or patient advocates throughout PRO development. RESULTS: Patient or patient advocates can play an active role in shaping PROs that are meaningful to the patient. They can contribute to content, choice of medium and implementation in a way that may support PRO completion and minimize missing data. Patients and their advocates can work to ensure PRO findings are disseminated appropriately in a way that is accessible to patients. CONCLUSION: This practical guidance aims to optimize PRO development and implementation in clinical trials, resulting in robust, relevant data that reflect the patient experience and that support decisions made by all stakeholders involved in research and health care.
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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 | 0,715 | 0,739 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,018 |
| Communication savante | 0,026 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».