Core outcome set for pediatric chronic pain clinical trials: results from a Delphi poll and consensus meeting
Notice bibliographique
Résumé
Appropriate outcome measures and high-quality intervention trials are critical to advancing care for children with chronic pain. Our aim was to update a core outcome set for pediatric chronic pain interventions. The first phase involved collecting providers', patients', and parents' perspectives about treatment of pediatric chronic pain to understand clinically meaningful outcomes to be routinely measured. The second phase was to reach consensus of mandatory and optional outcome domains following the OMERACT framework. A modified Delphi study with 2 rounds was conducted including 3 stakeholder groups: children with chronic pain (n = 93), their parents (n = 90), and health care providers who treat youth with chronic pain (n = 52). Quantitative and qualitative data from round 1 of the Delphi study were summarized to identify important outcomes, which were condensed to a list of 10 outcome domains. Round 2 surveys were analyzed to determine the importance of the 10 domains and their relative ranking in each stakeholder group. A virtual consensus conference was held with the steering committee to reach consensus on a set of recommended outcome domains for pediatric chronic pain clinical trials. It was determined, by unanimous vote, that pain severity, pain interference with daily living, overall well-being, and adverse events, including death, would be considered mandatory domains to be assessed in all trials of any type of intervention. Emotional functioning, physical functioning, and sleep were important but optional domains. Last, the research agenda identifies several important emerging areas, including biomarkers. Future work includes selecting appropriate validated measures to assess each outcome domain.
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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 | 0,787 | 0,719 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».