Use of patient-reported outcomes in ophthalmology clinical trials between 2014 and 2023
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Patient-reported outcomes (PROs) evaluate health and functional status, and PRO measures (PROMs) are standardised tools for measuring PROs. Together, they provide valuable insights into treatment efficacy, safety and practicality not captured by traditional clinical endpoints. This cross-sectional analysis with a systematic search component aims to investigate the use, interpretation and reporting of PROs and PROMs in ophthalmic randomised controlled trials (RCTs). METHODS: Ophthalmic RCTs published in the top 10 highest impact factor ophthalmic and medical journals between 2014 and 2023 were systematically reviewed. The frequency of PRO inclusion and adherence to Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) PRO guidelines was assessed. The relationship between PRO utilisation and study-level and journal-level characteristics was explored with multivariable regression. RESULTS: Among 9436 records screened, 333 RCTs met eligibility criteria. Of these, 87 (26.1%) included PROs, and 28 (8.4%) used them as primary outcomes. Most studies (83/87, 95.4%) leveraged PROMs, with ophthalmology-specific tools predominating (73.5%). Minimal important differences (MIDs) were rarely used (2.3%) for PRO interpretation. At least 8/13 CONSORT PRO Extension items were reported in 33.3% studies, and trials with primary PRO endpoints had better adherence (p<0.001). PRO utilisation was less likely in trials with lower 5-year journal impact factor (adjusted OR (aOR) 0.99, 95% CI 0.98 to 1.00, p=0.037) and pharmaceutical compared with health service interventions (aOR 0.15, 95% CI 0.03 to 0.67, p=0.013). CONCLUSIONS: PRO integration and interpretation remain limited in high-impact ophthalmic RCTs, despite offering a meaningful adjunct to objective endpoints. Future trials should adopt validated and condition-specific PROMs and establish MIDs to enhance interpretation.
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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 | 0,289 | 0,655 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».