The Uses of Disease Activity Scoring and the Physician Global Assessment of Disease Activity for Managing Rheumatoid Arthritis in Rheumatology Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the uses of quantitative disease activity scoring and a physician global assessment of disease activity for managing rheumatoid arthritis (RA) in rheumatology practice. METHODS: The Global Arthritis Score (GAS) and a physician global assessment (Physician Global) were determined during each office visit for a community practice RA population. The GAS was calculated from patients' self-reported pain, functional assessment, and tender joint count. The Physician Global was recorded on a 10-point visual analog scale. The correlation of these 2 disease activity measures was determined for the most recent office visit of 185 patients with RA, and the reasons for discordant results were identified by chart review. RESULTS: The GAS and Physician Global were concordant for active or inactive disease in 126 of 185 patients (68%) and were discordant in 59 (32%). Forty-five of these discordant patients had a high GAS while their Physician Global indicated inactive disease. Their GAS values were high because of osteoarthritis, back pain, soft tissue rheumatism, and/or prior joint damage rather than active RA. The other 14 patients had a low GAS with an uncontrolled Physician Global for a variety of reasons. CONCLUSION: (1) An RA disease activity score and a quantitative Physician Global can be measured during rheumatology office visits to document patients' disease status. (2) Disease activity scoring contributes valuable information, but should not replace the Physician Global in guiding RA patient management or reimbursement decisions.
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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 | 0,015 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».