Influence of an Educational Seminar on Use of Disease Activity Measurements by Rheumatologists in Treatment of Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the variables underlying clinical decisions made by rheumatologists when treating patients with rheumatoid arthritis (RA), and to determine the effect of an educational seminar on the use of quantitative disease activity measurements in clinical practice in this population of physicians. METHODS: Practicing rheumatologists were surveyed on the variables affecting their clinical management of patients with RA by questionnaire. Physicians were divided into 2 groups: the first comprised attenders (Group A) to an educational seminar in the use of the quantitative disease activity measurements in patient management, while the second group comprised nonattenders (Group NA). Both groups were surveyed on their practice behavior before (Survey 1) and 2 to 3 months after (Survey 2) the seminar. RESULTS: Fifty-two rheumatologists in clinical practice from across the US completed and returned 364 surveys. A significantly greater number of rheumatologists in Group A reported use of disease activity measures following the training seminar (Survey 2), compared to their use pre-meeting and compared to Group NA (p < 0.0001). CONCLUSION: Our results support employment of an educational seminar on the use of disease activity measurements to increase the use of these quantitative measures in rheumatologic practice.
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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 | 0,005 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».