A BEAT-PCD consensus statement: a core outcome set for pulmonary disease interventions in primary ciliary dyskinesia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Consistent use of reliable and clinically appropriate outcome measures is a priority for clinical trials, with clear definitions to allow comparability. We aimed to develop a core outcome set (COS) for pulmonary disease interventions in primary ciliary dyskinesia (PCD). Methods: A multidisciplinary international PCD expert panel was set up. A list of outcomes was created based on published literature. Using a modified three-round e-Delphi technique, the panel was asked to decide on relevant end-points related to pulmonary disease interventions and how they should be reported. First, inclusion of an outcome in the COS was determined. Second, the minimum information that should be reported per outcome. The third round finalised statements. Consensus was defined as ≥80% agreement among experts. Results: During the first round, experts reached consensus on four out of 24 outcomes to be included in the COS. Five additional outcomes were discussed in subsequent rounds for their use in different subsettings. Consensus on standardised methods of reporting for the COS was reached. Spirometry, health-related quality-of-life scores, microbiology and exacerbations were included in the final COS. Conclusion: This expert consensus resulted in a COS for clinical trials on pulmonary health among people with PCD.
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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 | 0,265 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».