Mind the methods of determining minimal important differences: three critical issues to consider
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinical trialists, meta-analysts and clinical guideline developers are increasingly using minimal important differences (MIDs) to enhance the interpretability of patient-reported outcome measures (PROMs). Here, we elucidate three critical issues of which MID users should be aware. Improved understanding of MID concepts and awareness of common pitfalls in methodology and reporting will better inform the application of MIDs in clinical research and decision-making. METHODS: We conducted a systematic review to inform the development of an inventory of anchor-based MID estimates for PROMs. We searched four electronic databases to identify primary studies empirically calculating an anchor-based MID estimate for any PROM in adolescent or adult populations across all clinical areas. Our findings are based on information from 338 studies reporting 3389 MIDs for 358 PROMs published between 1989 and 2015. RESULTS: We identified three key issues in the MID literature that demand attention. (1) The profusion of terms representing the MID concept adds unnecessary complexity to users' task in identifying relevant MIDs, requiring meticulous inspection of methodology to ensure estimates offered truly reflect the MID. (2) A multitude of diverse methods for MID estimation that will yield different estimates exist, and whether there are superior options remains unresolved. (3) There are serious issues of incomplete presentation and reporting of key aspects of the design, methodology and results of studies providing anchor-based MIDs, which threatens the optimal use of these estimates for interpretation of intervention effects on PROMs. CONCLUSIONS: Although the MID represents a powerful tool for enhancing the interpretability of PROMs, realising its full value will require improved understanding and reporting of its measurement fundamentals.
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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 | 0,749 | 0,923 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,028 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».