Exploring perceptions of using preference elicitation methods to inform clinical trial design in rheumatology: A qualitative study and OMERACT collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical trial design requires value judgements and understanding patient preferences may help inform these judgements, for example when prioritizing treatment candidates, designing complex interventions, selecting appropriate outcomes, determining clinically important thresholds, or weighting composite outcomes. Preference elicitation methods are quantitative approaches that can estimate patients' preferences to quantify the absolute or relative importance of outcomes or other attributes relevant to the decision context. We aimed to explore stakeholder perceptions of using preference elicitation methods to inform judgements when designing clinical trials in rheumatology. METHODS: We conducted 1-on-1 semi-structured interviews with patients with rheumatic diseases and rheumatology clinicians/researchers, recruited using purposive and snowball sampling. Participants were provided pre-interview materials, including a video and a document, to introduce the topic of preference elicitation methods and case examples of potential applications to clinical trials. Interviews were conducted via Zoom and were audio-recorded and transcribed. We used thematic analysis to analyze our data. RESULTS: We interviewed 17 patients and 9 clinicians/researchers, until data and inductive thematic saturation were achieved within each group. Themes were grouped into overall perceptions, barriers, and facilitators. Patients and clinicians/researchers generally agreed that preference elicitation studies can improve clinical trial design, but that many considerations are required around preference heterogeneity and feasibility. A key barrier identified was the additional resources and expertise required to measure and incorporate preferences effectively in trial design. Key facilitators included developing guidance on how to use preference elicitation to inform trial design, as well as the role of external decision-makers in developing such guidance, and the need to leverage the movement towards patient engagement in research to encourage including patient preferences when designing trials. CONCLUSION: Our findings allowed us to consider the potential applications of patient preferences in trial design according to stakeholders within rheumatology who are involved in the trial process. Future research should be conducted to develop comprehensive guidance on how to meaningfully include patient preferences when designing clinical trials in rheumatology. Doing so may have important downstream effects for shared decision-making, especially given the chronic nature of rheumatic diseases.
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 | 0,188 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».