How should multiple myeloma research change in a patient-oriented world? Findings and lessons from the pan-Canadian myeloma priority setting partnership
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last decade there has been considerable research into the treatment, management, and quality of life of people living with multiple myeloma. However, there has been limited investigation into topics deemed important to patients and caregivers within this community. We conducted a James Lind Alliance Priority Setting Partnership to establish the 'Top 10 Priorities for Myeloma Research', informed by patient and public partners. METHODS: A research team and steering group were established in 2019 to conduct the myeloma priority setting partnership. Steering group members included patients, caregivers, and healthcare providers who advised the research team and oversaw the scope of the project, grounded on their lived experience. Following the James Lind Alliance guidelines for identification and ranking of research questions, we used surveys and a virtual workshop to collect and prioritize questions posed by myeloma patients, caregivers, and healthcare providers across Canada. RESULTS: The Top 10 list of priorities for myeloma research was finalized at the consensus-building workshop and encompassed questions related to diagnosis, treatment, management, and living well with myeloma. A final participant evaluation survey elicited a positive response. INTERPRETATION: The myeloma priority setting partnership identified the research priorities of people living with myeloma, caregivers, and healthcare providers to inform clinical research on this disease going forward. This project underscores the importance of patient and public engagement in the identification of research questions, highlighting the concerns of people affected by myeloma to ultimately improve the lives of people living with this disease.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».