Clinical Practice Guidelines and Diagnostic Uncertainty in the Management of Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Clinical practice guidelines (CPG) are “systematically developed statements to assist practitioner and patient decisions about healthcare for specific clinical circumstances,” and are intended to improve the quality of care for individuals with a specific diagnosis by encouraging physicians to adopt more evidence-based practice1. Over the past decade, several sets of CPG for the management of rheumatoid arthritis (RA) have been developed and disseminated2–4. Many studies have demonstrated substantial gaps between disseminated CPG and clinical practice, including some in RA5,6. However, requisite to drawing meaningful conclusions about physician adherence to CPG is a more detailed understanding of the circumstances leading to perceived suboptimal healthcare practices. In an effort to explore reasons for potential nonadherence to CPG in RA, in this issue of The Journal , Benhamou and colleagues examined physician prescribing patterns for early RA7 prior to publication of 2 sets of CPG addressing prescription of first-line disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD)2,3. Utilizing ESPOIR (French acronym for “Study and Followup of Undifferentiated Early Arthritis”), a French multicenter observational cohort study that included 813 patients with early RA between 2002 and 2005, the authors found a 58% physician adherence rate with the French Society of Rheumatologists’ STPR (French acronym for “Therapeutic strategies in RA”) working group guidelines, and a 54% adherence with … Address reprint requests to Dr. Hersh. E-mail: hersha{at}peds.ucsf.edu
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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 | 0,041 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| 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; 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 ».