Best Practices for Cardiovascular Disease Prevention in Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review of Guideline Recommendations and Quality Indicators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cardiovascular disease (CVD) is a leading cause of mortality in rheumatoid arthritis (RA). This study systematically reviewed and appraised guidelines and quality indicators (QIs) pertaining to CVD risk management in patients with RA. METHODS: Four electronic medical databases (Medline, Embase, CINAHL, and Web of Science) and gray literature publications were searched using terms and keywords pertaining to guidelines, QIs, RA, and CVD (RA and general population literature searched). Abstracts were screened for inclusion and rated using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II instrument independently by 2 of 3 reviewers. RESULTS: In total, 16,064 abstracts were screened and 808 underwent full-text review. A total of 17 guidelines and 3 QI sets published between 2008 and 2013 were included. A number of consistent themes emerged, including the increased CV risk faced by RA patients and the need to address modifiable risk factors on a regular basis. The role of the multidisciplinary team in risk optimization was also highlighted. Ten guidelines provided recommendations for CVD prevention in patients with RA. Unfortunately, most recommendations lacked the specificity required to determine adherence to the recommendation. Only 4 RA-specific CVD QIs were identified (1 general comorbidity screening, formal CVD risk estimation, exercise, and minimizing steroid use). CONCLUSION: Regular screening for CVD risk factors is an important part of care in patients with RA. Unfortunately, existing RA-specific CVD QIs do not adequately address risk factor management, and existing guideline recommendations lack specificity for measurement and use in quality improvement initiatives.
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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 | 0,048 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».