CHronic Rhinosinusitis Outcome MEasures (CHROME), developing a core outcome set for trials of interventions in chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF PROBLEM: Evaluating the effectiveness of treatments in chronic rhinosinusitis (CRS) have been limited by both a paucity of high quality randomised trials, and the heterogeneity of outcomes in those that have been reported. Core outcome sets (COS) are an agreed, standardized set of outcomes that should be measured and reported by future trials as a minimum and will facilitate future meta-analysis of trial results in systematic reviews (SRs). We set out to develop a core outcome set for interventions for adults with CRS. METHOD(S) OF STUDY: A long-list of potential outcomes was identified by a steering group utilising a literature review, thematic analysis of a wide range of stakeholders' views and systematic analysis of currently available Patient Reported Outcome Measures (PROMs). A subsequent e-Delphi process allowed 110 patients and healthcare practitioners to individually rate the outcomes in terms of importance, on a Likert scale. MAIN RESULTS: After 2 rounds of the iterative Delphi process, the 54 initial outcomes were distilled down to a final core-outcome set of 15 items, over 4 domains. PRINCIPAL CONCLUSIONS: The authors hope inclusion of these core outcomes in future trials will increase the value of research on interventions for CRS in adults. It was felt important to make recommendations regarding how these outcomes should be measured, although additional work is now required to further develop and revalidate existing outcome measures.
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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 | 0,249 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».