Developing multidisciplinary guidelines for the management of early rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop an evidence based guideline, for the multidisciplinary management of early rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Recommendations were developed using both an evidence-based approach and expert opinion. The scientific committee, composed of key members of the rheumatology multidisciplinary team used a Delphi approach to evaluate topics and standard statements, which formed the basis for developing recommendations for management of RA in the first 2 years of disease. Evidence taken from literature was used to support these recommendations. RESULTS: 24 evidence based recommendations for the management of early RA, with a grade of recommendation from A to C, were developed. In addition an algorithm of care was designed to promote a clear multidisciplinary management pathway. A mechanism for audit was also identified. CONCLUSION: Involvement of the multidisciplinary rheumatology team has enabled a holistic guideline to be developed for the management of patients presenting with early RA. This guideline is based around best practice that is supported by published literature. Whilst most statements in the guideline are based on strong evidence, others have been formulated by expert consensus in the absence of data and should serve as an opportunity to improve current practice through future research and audit. The development and implementation of such a guideline should improve the care of patients with early RA.
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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 | 0,033 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».