Measuring Clinical Uncertainty and Equipoise by Applying the Agreement Study Methodology to Patient Management Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background : Clinical uncertainty and equipoise are vague notions that play important roles in contemporary problems of medical care and research, including the design and conduct of pragmatic trials. Our goal was to show how the reliability study methods normally used to assess diagnostic tests can be applied to particular management decisions to measure the degree of uncertainty and equipoise regarding the use of rival management options. Methods: We first use thrombectomy in acute stroke as an illustrative example of the method we propose. We then review, item by item, how the various design elements of diagnostic reliability studies can be modified in order to measure clinical uncertainty. Results: The thrombectomy example shows sufficient disagreement and uncertainty to warrant the conduct of additional randomized trials. The general method we propose is that a sufficient number of diverse individual cases sharing a similar clinical problem and covering a wide spectrum of clinical presentations be assembled into a portfolio that is submitted to a variety of clinicians who routinely manage patients with the clinical problem. Discussion: Clinicians are asked to independently choose one of the predefined management options, which are selected from those that would be compared within a randomized trial that would address the clinical dilemma. Intra-rater agreement can be assessed at a later time with a second evaluation. Various professional judgments concerning individual patients can then be compared and analyzed using kappa statistics or similar methods. Interpretation of results can be facilitated by providing examples or by translating the results into clinically meaningful summary sentences. Conclusions: Measuring the uncertainty regarding management options for clinical problems may reveal substantial disagreement, provide an empirical foundation for the notion of equipoise, and inform or facilitate the design/conduct of clinical trials to address the clinical dilemma.
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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 | 0,648 | 0,800 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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; 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 ».