Response shift in results of patient-reported outcome measures: a commentary to The Response Shift—in Sync Working Group initiative
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Working Group undertook a critical, comprehensive synthesis of the response shift work to date. We aimed to (1) describe the rationale for this initiative; (2) outline how the Working Group operated; (3) summarize the papers that comprise this initiative; and (4) discuss the way forward. METHODS: Four interdisciplinary teams, consisting of response shift experts, external experts, and new investigators, prepared papers on (1) definitions and theoretical underpinnings, (2) operationalizations and response shift methods, (3) implications for healthcare decision-making, and (4) on the published magnitudes of response shift effects. Draft documents were discussed during a two-day meeting. Papers were reviewed by all members. RESULTS: Vanier and colleagues revised the formal definition and theory of response shift, and applied these in an amended, explanatory model of response shift. Sébille and colleagues conducted a critical examination of eleven response shift methods and concluded that for each method extra steps are required to make the response shift interpretation plausible. Sawatzky and colleagues created a framework for considering the impact of response shift on healthcare decision-making at the level of the individual patient (micro), the organization (meso), and policy (macro). Sajobi and colleagues are conducting a meta-analysis of published response shift effects. Preliminary findings indicate that the mean effect sizes are often small and variable across studies that measure different outcomes and use different methods. CONCLUSION: Future response shift research will benefit from collaboration among diverse people, formulating alternative hypotheses of response shift, and conducting the most conclusive studies aimed at testing these (falsification).
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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 | 0,653 | 0,862 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,043 |
| Communication savante | 0,018 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,025 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,076 | 0,115 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».