Pharmacist‐initiated intervention trial in osteoarthritis: A multidisciplinary intervention for knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Knee osteoarthritis (OA) is a commonly undiagnosed condition and care is often not provided. Pharmacists are uniquely placed for launching a multidisciplinary intervention for knee OA. METHODS: We performed a cluster randomized controlled trial with pharmacies providing either intervention care or usual care (14 and 18 pharmacies, respectively). The intervention included a validated knee OA screening questionnaire, education, pain medication management, physiotherapy-guided exercise, and communication with the primary care physician. Usual care consisted of an educational pamphlet. The primary outcome was the pass rate on the Arthritis Foundation's quality indicators for OA. Secondary outcomes included the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), the Lower Extremity Function Scale (LEFS), the Paper Adaptive Test-5D (PAT-5D), and the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3). RESULTS: One hundred thirty-nine patients were assigned to the control (n = 66) and intervention (n = 73) groups. There were no differences between the groups in baseline measures. The overall quality indicator pass rate was significantly higher in the intervention arm compared to the control arm (difference of 45.2%; 95% confidence interval 34.5, 55.9). Significant improvements were observed for the intervention care group as compared to the usual care group in the WOMAC global, pain, and function scores at 3 and 6 months (all P < 0.01); the PAT-5D daily activity scores at 3 and 6 months (both P < 0.05); the PAT-5D pain scores at 6 months (P = 0.05); the HUI3 single-attribute pain scores at 3 and 6 months (all P < 0.05); and the LEFS scores at 6 months (P < 0.05). CONCLUSION: Pharmacists can launch a multidisciplinary intervention to identify knee OA cases, improve the utilization of treatments, and improve function, pain, and quality of life.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».