Administering selected subscales of patient-reported outcome questionnaires to reduce patient burden and increase relevance: a position statement on a modular approach
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome (PRO) questionnaires considered in this paper contain multiple subscales, although not all subscales are equally relevant for administration in all target patient populations. A group of measurement experts, developers, license holders, and other scientific-, regulatory-, payer-, and patient-focused stakeholders participated in a panel to discuss the benefits and challenges of a modular approach, defined here as administering a subset of subscales out of a multi-scaled PRO measure. This paper supports the position that it is acceptable, and sometimes preferable, to take a modular approach when administering PRO questionnaires, provided that certain conditions have been met and a rigorous selection process performed. Based on the experiences and perspectives of all stakeholders, using a modular approach can reduce patient burden and increase the relevancy of the items administered, and thereby improve measurement precision and eliminate wasted data without sacrificing the scientific validity and utility of the instrument. The panelists agreed that implementing a modular approach is not expected to have a meaningful impact on item responses, subscale scores, variability, reliability, validity, and effect size estimates; however, collecting additional evidence for the impact of context may be desirable. It is also important to recognize that adequate rationale and evidence (e.g., of fit-for-purpose status and relevance to patients) and a robust consensus process that includes patient perspectives are required to inform selection of subscales, as in any other measurement circumstance, is expected. We believe that the considerations discussed within (content validity, administration context, and psychometric factors) are relevant across multiple therapeutic areas.
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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 | 0,316 | 0,300 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».