What else can I do but take drugs? The future of research in nonpharmacological treatment in early inflammatory arthritis.
Notice bibliographique
Résumé
Nonpharmacological treatments, including physiotherapy and occupational therapy, have assumed a complementary role to drug therapy in managing inflammatory arthritis. Clinicians and researchers are facing 3 major challenges concerning the use of these treatments. First, strong evidence is only present in a few nonpharmacological interventions, such as exercise, patient education, and low level laser in the treatment of rheumatoid arthritis. The evidence on the majority of interventions is, however, weak or inconclusive. Second, knowledge is lacking on the elements associated with models of nonpharmacological care. The multidisciplinary team approach has been viewed as the standard for arthritis treatment; however, the team structure and the communication style among team members vary around the world. The influence of these elements on treatment success remains unclear. Finally, disparities in knowledge management and translation in nonpharmacological research have hindered the clinical use of these treatments and the growth of research in the field. To address the challenges, the author is recommending 4 research priorities for nonpharmacological treatments: 1. Evaluation of less well-studied interventions; 2. Understanding the relationships among rehabilitation-related variables and disability; 3. Development and evaluation of innovative care models; and 4. Design and evaluation of knowledge transfer innovations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».