Notice bibliographique
Résumé
The elderly represent a large subset of the rheumatic population, some of whom have experienced musculoskeletal disease since early life or middle age, whereas others are affected for the first time in their later years. They may be afflicted with a variety of musculoskeletal disorders, some of which occur almost exclusively in elderly individuals. Advancing age may be accompanied by failure of the musculoskeletal system and other major organs. As a result, elderly patients frequently receive concurrent treatment with several pharmacologically active compounds, which increases the potential for significant adverse drug-drug interactions. In addition, the elderly may be less tolerant of certain classes of compounds, including some antirheumatic drugs, necessitating careful drug selection and patient monitoring. Diagnostic and therapeutic decision making may be impeded by the patient's inability to recall completely and accurately important historical details, particularly those relating to drug therapy. Treatment objectives may be compromised further by poor compliance, and adequate follow-up made more difficult by the patient's lack of mobility and declining independence. Successful management of the elderly rheumatic patient, therefore, requires an accurate clinical assessment, comprehensive evaluation of major organ functioning, identification of potential drug-drug interactions, appropriate selection of anti-rheumatic drugs and other treatment modalities, effective doctor-patient communication, and careful monitoring for both beneficial and adverse responses to therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».