Patient-reported outcomes and patient-reported outcome measures in interstitial lung disease: where to go from here?
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome measures (PROMs), tools to assess patient self-report of health status, are now increasingly used in research, care and policymaking. While there are two well-developed disease-specific PROMs for interstitial lung diseases (ILD) and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), many unmet and urgent needs remain. In December 2019, 64 international ILD experts convened in Erice, Italy to deliberate on many topics, including PROMs in ILD. This review summarises the history of PROMs in ILD, shortcomings of the existing tools, challenges of development, validation and implementation of their use in clinical trials, and the discussion held during the meeting. Development of disease-specific PROMs for ILD including IPF with robust methodology and validation in concordance with guidance from regulatory authorities have increased user confidence in PROMs. Minimal clinically important difference for bidirectional changes may need to be developed. Cross-cultural validation and linguistic adaptations are necessary in addition to robust psychometric properties for effective PROM use in multinational clinical trials. PROM burden of use should be reduced through appropriate use of digital technologies and computerised adaptive testing. Active patient engagement in all stages from development, testing, choosing and implementation of PROMs can help improve probability of success and further growth.
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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 | 0,023 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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; 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 ».