Clinical outcomes in hemophilia: Towards development of a core set of standardized outcome measures for research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A lack of uniformity in the choice of outcome measurement in hemophilia care and research has led to studies with incomparable results. We identified a need to define core outcome measures for use in research and clinical care of persons with hemophilia. OBJECTIVE: To move toward a core set of outcome measures for the assessment of persons with hemophilia in research and practice. METHODS: A modified nominal groups process was conducted with an international group of hemophilia experts, including persons with hemophilia as follows. Step 1: item generation for all potential outcome measures. Step 2: survey where respondents voted on the relative importance and usefulness of each item. Steps 3/4: 2-day meeting where attendees voted for items they valued, followed by open discussion and a second round of voting. Step 5: survey where respondents selected their top five items from those with >50% agreement at the meeting. RESULTS: The highest ranked items for the pediatric core set (% agreement) are treatment satisfaction (92.7%), joint health (83.3%), a measure of access to treatment (82.5%), a measure of treatment adherence (72.5%), and generic performance based physical function (72.1%). The highest ranked items for the adult core set (% agreement) are total bleeding events (88.1%), EuroQol five dimensions (85.4%), treatment adherence (82.1%), joint health (79.1%), and number/location of bleeds per unit time (78.6%). CONCLUSION: This process generated a list of preferred outcome measures to consider for assessment in persons with hemophilia. This information now requires refinement to define optimal core sets for use in different clinical/research contexts.
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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 | 0,364 | 0,374 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».