Identifying Outcome Domains for Clinical Trials of Physical Rehabilitation Among Adults Undergoing Solid Organ Transplantation Using a Delphi Approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A core outcome set (COS) improves the quality of reporting in clinical trials; however, this has not been developed for clinical trials of exercise training among adults undergoing solid organ transplant. Research Question: To explore the perspectives of transplant patients and healthcare professionals on the key outcomes domains that are relevant for clinical trials of exercise in all recipients of transplanted organs. Methods: A Delphi approach was employed with 2 rounds of online questionnaires. Participants rated the importance of outcome domains using a 9-point Likert scale ranging from “not important” to “very important”. A score of 7 to 9 (very important) by 70% or more participants and a score of 1 to 3 (not important) by less than 15% participants were required to keep an outcome domain from the first to the second round. Results: Thirty-six participants completed 2 rounds of questionnaires (90% response rate). After Round 1, 8 outcome domains were considered very important in the pretransplant phase; 16 in the early posttransplant; and 17 in the late posttransplant. Only 1 outcome domain, organ rejection in the early posttransplant phase, met the criteria to be considered very important after Round 2. Conclusion: Although consensus was not reached on the core outcome domains, this study provides preliminary information on which domains are higher priority for patients and professionals. Future work should consider a meeting with key stakeholders to allow for deeper discussion to reach consensus on a core outcome set.
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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 | 0,370 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».