Use of patient-reported outcome measures in patients with venous thromboembolism: communication from the ISTH SSC Subcommittee on Predictive and Diagnostic Variables in Thrombotic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome measures (PROMs) are patient-completed instruments that capture patient-perceived health status and well-being. PROMs measure disease impact and outcomes of care as reported by those who experience the disease. After pulmonary embolism or deep vein thrombosis, patients may face a broad spectrum of complications and long-term sequelae beyond the usual quality-of-care indicators of recurrent venous thromboembolism (VTE), bleeding complications, and survival. The full impact of VTE on individual patients can only be captured by assessing all relevant health outcomes from the patient's perspective in addition to the traditionally recognized complications. Defining and measuring all important outcomes will help facilitate treatment tailored to the needs and preferences of patients and may improve health outcomes. The International Society on Thrombosis and Haemostasis Scientific and Standardization Committee Subcommittee on Predictive and Diagnostic Variables in Thrombotic Disease endorsed the International Consortium for Health Outcomes Measurement (ICHOM) VTE project on development of a standardized set of patient-centered outcome measures for patients with VTE. In this communication, the course and result of the project are summarized, and based on these findings, we propose recommendations for the use of PROMs during clinical follow-up of patients with VTE. We describe challenges to implementation of PROMs and explore barriers and enablers.
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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 | 0,142 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».