Developing a core outcome set for clinical trials in olfactory disorders: a COMET initiative
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF PROBLEM: Evaluating the effectiveness of the management of Olfactory Dysfunction (OD) has been limited by a paucity of high-quality randomised and/or controlled trials. A major barrier is heterogeneity of outcomes in such studies. Core outcome sets (COS) - standardized sets of outcomes that should be measured/reported as determined by consensus-would help overcome this problem and facilitate future meta-analyses and/or systematic reviews (SRs). We set out to develop a COS for interventions for patients with OD. METHODS: 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 patients and healthcare practitioners to individually rate the outcomes in terms of importance on a 9-point Likert scale. RESULTS: After 2 rounds of the iterative eDelphi process, the initial outcomes were distilled down to a final COS including subjective questions (visual analogue scores, quantitative and qualitative), quality of life measures, psychophysical testing of smell, baseline psychophysical testing of taste, and presence of side effects along with the investigational medicine/device and patient's symptom log. CONCLUSIONS: Inclusion of these core outcomes in future trials will increase the value of research on clinical interventions for OD. We include recommendations regarding the outcomes that should be measured, although future work will be 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 | 0,806 | 0,811 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,027 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».