Adding value to core outcome set development using multimethod systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
Trials evaluating the same interventions rarely measure or report identical outcomes. This limits the possibility of aggregating effect sizes across studies to generate high-quality evidence through systematic reviews and meta-analyses. To address this problem, core outcome sets (COS) establish agreed sets of outcomes to be used in all future trials. When developing COS, potential outcome domains are identified by systematically reviewing the outcomes of trials, and increasingly, through primary qualitative research exploring the experiences of key stakeholders, with relevant outcome domains subsequently determined through transdisciplinary consensus development. However, the primary qualitative component can be time consuming with unclear impact. We aimed to examine the potential added value of a qualitative systematic review alongside a quantitative systematic review of trial outcomes to inform COS development in neonatal care using case analysis methods. We compared the methods and findings of a scoping review of neonatal trial outcomes and a scoping review of qualitative research on parents', patients', and professional caregivers' perspectives of neonatal care. Together, these identified a wider range and greater depth of health and social outcome domains, some unique to each review, which were incorporated into the subsequent Delphi process and informed the final set of core outcome domains. Qualitative scoping reviews of participant perspectives research, used in conjunction with quantitative scoping reviews of trials, could identify more outcome domains for consideration and could provide greater depth of understanding to inform stakeholder group discussion in COS development. This is an innovation in the application of research synthesis methods.
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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 | 0,777 | 0,894 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,076 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,032 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,037 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».