Evidence-based hierarchy of pain outcome measures for osteoarthritis clinical trials and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To rank commonly used patient-reported outcome measures (PROMs) for assessing pain in osteoarthritis trials according to their assay sensitivity, defined as the ability of a PROM to distinguish an effective from a less effective intervention or placebo, proposing a hierarchy for PROM selection in trials and data-extraction in meta-analyses. DESIGN: Analysis of trials with placebo, sham, or non-intervention control that included ≥100 patients per arm with knee/hip osteoarthritis, reporting treatment effects on ≥2 pain PROMs. Treatment effects from all PROMs were standardized on a 0-100 scale. Negative mean differences indicated a larger effect of the experimental treatment compared to control. We ranked PROMs by assay sensitivity using a Bayesian multi-outcome synthesis random-effects model. RESULTS: 135 trials comprising 57,141 participants were included. The ranking of PROMs from highest to lowest assay sensitivity was as follows: pain overall, pain on stairs, pain at night, pain on walking, pain at rest, WOMAC pain, WOMAC global, Lequesne index. Pain overall, the highest-ranked PROM, had a pooled mean difference of -6.96 (95%CrI -7.94, -6.02), while WOMAC pain, the most reported PROM in our study, had a pooled mean difference of -4.90 (95%CrI -5.55, -4.26). The pooled ratio of mean differences between pain overall and WOMAC pain was 1.42 (95%CrI 1.30, 1.55), representing a 42% larger effect size with pain overall. CONCLUSIONS: Pain overall has better assay sensitivity than other pain PROMs. Investigators should consider the hierarchy proposed in this study to guide PROM selection in osteoarthritis clinical trials and data extraction in osteoarthritis meta-analyses.
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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 | 0,080 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,041 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».