Republished: A systematic literature review of strategies promoting early referral and reducing delays in the diagnosis and management of inflammatory arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the importance of timely management of patients with inflammatory arthritis (IA), delays exist in its diagnosis and treatment. OBJECTIVE: To perform a systematic literature review to identify strategies addressing these delays to inform an American College of Rheumatology (ACR)/European League Against Rheumatism (EULAR) taskforce. METHODS: The authors searched literature published between January 1985 and November 2010, and ACR and EULAR abstracts between 2007-2010. Additional information was obtained through a grey literature search, a survey conducted through ACR and EULAR, and a hand search of the literature. RESULTS: (1) From symptom onset to primary care, community case-finding strategies, including the use of a questionnaire and autoantibody testing, have been designed to identify patients with early IA. Several websites provided information on IA but were of varying quality and insufficient to aid early referral. (2) At a primary care level, education programmes and patient self-administered questionnaires identified patients with potential IA for referral to rheumatology. Many guidelines emphasised the need for early referral with one providing specific referral criteria. (3) Once referred, early arthritis clinics provided a point of early access for rheumatology assessment. Triage systems, including triage clinics, helped prioritise clinic appointments for patients with IA. Use of referral forms standardised information required, further optimising the triage process. Wait times for patients with acute IA were also reduced with development of rapid access systems. CONCLUSIONS: This review identified three main areas of delay to care for patients with IA and potential solutions for each. A co-ordinated effort will be required by the rheumatology and primary care community to address these effectively.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».