Including the patient voice in the development and implementation of patient‐reported outcomes in cancer clinical trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle