Bridging the gap between statistical significance and clinical relevance: A systematic review of minimum clinically important difference (MCID) thresholds of scales reported in movement disorders research
Notice bibliographique
Résumé
Background: MCID) is the smallest change in an outcome measure that is considered clinically meaningful. Using validated MCID thresholds for outcomes powers trials adequately to detect meaningful treatment effects, aids in their interpretation and guides development of new outcome measures. Objectives: To provide a comprehensive summary of MCID thresholds of various symptom severity scales reported in movement disorder. Methods: We conducted systematic review of the literature and included studies of one or more movement disorders, and reporting MCID scales. Results: 2763 reports were screened. Final review included 32 studies. Risk of bias (RoB) assessment showed most studies were of good quality. Most commonly evaluated scale was Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) (11 out of 32). Four studies assessing MDS-UPDRS had assessed its different sub-parts, reporting a change of 2.64,3.05,3.25 and 0.9 points to detect clinically meaningful improvement and 2.45,2.51,4.63 and 0.8 points to detect clinically meaningful worsening, for the Part I, II, III and IV, respectively. For Parts II + III, I + II + III and I + II + III + IV, MCID thresholds reported for clinically meaningful improvement were 5.73, 4.9, 6.7 and 7.1 points respectively; while those for clinically meaningful worsening were 4.7, 4.2, 5.2 and 6.3 points, respectively. MCID thresholds reported for other scales included Abnormal Involuntary Movement Scale (AIMS), Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale (TWSRS), and Burke-Fahn-Marsden Dystonia Scale (BFMD). Conclusion: This review summarizes all the MCID thresholds currently reported in Movement disorders research and provides a comprehensive resource for future trials, highlighting the need for standardized and validated MCID scales in movement disorder research.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».