A Call for a Standardized Approach to Reporting Patient-Reported Outcome Measures
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A shift toward a value-driven health-care model has made prospective collection of patient-reported outcome measures (PROMs) inextricably tied to measuring the success of orthopaedic surgery and patient satisfaction. While progress has been made in optimizing the utilization of PROM data, including establishing appropriate PROMs for a procedure and determining the clinical importance of unique tools, if these PROMs are not accurately analyzed and reported, a proportion of patients who do not reach the clinical thresholds may go unnoticed. Furthermore, parameters are unclear for setting a statistically and clinically important PROM threshold along with a minimum period for follow-up data collection.In this forum, we walk through simulated data sets modeling PROMs with the example of total joint arthroplasty. We discuss how the commonly used method of reporting PROMs by mean change can overestimate the treatment effects for the cohort as a whole and fail to capture distinct populations that are below a clinically relevant threshold. We demonstrate that when a study's outcome is PROMs, clinical importance should be reported using clinical thresholds such as the minimum clinically important difference (MCID), the smallest change in the treatment outcome that a patient perceives as beneficial, and the patient acceptable symptom state (PASS), the highest level of symptoms beyond which a patient considers himself or herself well. Finally, we propose a standardized reporting of PROMs that incorporates both the MCID and the PASS, and introduce a "clinical relevance ratio," which relies on a clinically relevant threshold to dichotomize outcomes and reports the number of patients achieving clinical importance at a given time point divided by the total number of patients included in the study. Unlike other common PROM-reporting approaches, the clinical relevance ratio is not skewed by patients who are lost to follow-up with increased time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,719 | 0,785 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».