An international Delphi survey and consensus meeting to define the core outcome set for trigeminal neuralgia clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trigeminal neuralgia (TN) is an excruciating unilateral facial pain, which negatively affects patient's quality of life. Historically, it has been difficult to compare treatment efficacy due to the lack of standardized outcomes. In addition, patients' perspective has seldomly been acknowledged. The aim of this study was to reach consensus on what outcomes of treatment are important to different TN stakeholders (patients, clinicians and researchers), to identify the TN Core Outcome Set (TRINCOS). METHODS: A list of outcomes identified through a systematic review and focus group work was used to develop the survey questionnaire. A three-round Delphi was conducted. Participants were asked to score the outcomes on scale from 1 to 9 (1-3 not important;4-6 important but not critical;7-9 critical). Outcomes scored as critical by ≥70% and not important by <15% were retained, and those for which no consensus was reached were discussed at a consensus meeting. RESULTS: Of the 70 participants who completed the Delphi, 26 were patients, 38 were clinicians and six were researchers. Of the 40 outcomes presented, 17 were scored as critical and no consensus was met for 23 outcomes. Agreement was reached during a consensus meeting on 10 outcomes across six domains (pain, side effects, social impact, quality of life, global improvement, and satisfaction with treatment). CONCLUSION: Implementation of TRINCOS in future clinical trials will improve homogeneity of studies' results, reduce the redundancy in the outcome assessment and effectively allow comparison of different treatments to better inform researchers, clinicians and most importantly patients, about the efficacy of the different treatments. SIGNIFICANCE: Implementation of a 10-item core outcome set in trigeminal neuralgia will improve comparability between studies allowing patients to have faster access to better treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,067 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».