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Enregistrement W2164287243 · doi:10.1016/j.semarthrit.2014.05.014

An algorithm recommendation for the management of knee osteoarthritis in Europe and internationally: A report from a task force of the European Society for Clinical and Economic Aspects of Osteoporosis and Osteoarthritis (ESCEO)

2014· article· en· W2164287243 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionOsteoarthritisAlgorithmPhysical therapyMedical prescriptionReferralAlternative medicineFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Existing practice guidelines for osteoarthritis (OA) analyze the evidence behind each proposed treatment but do not prioritize the interventions in a given sequence. The objective was to develop a treatment algorithm recommendation that is easier to interpret for the prescribing physician based on the available evidence and that is applicable in Europe and internationally. The knee was used as the model OA joint. METHODS: ESCEO assembled a task force of 13 international experts (rheumatologists, clinical epidemiologists, and clinical scientists). Existing guidelines were reviewed; all interventions listed and recent evidence were retrieved using established databases. A first schematic flow chart with treatment prioritization was discussed in a 1-day meeting and shaped to the treatment algorithm. Fine-tuning occurred by electronic communication and three consultation rounds until consensus. RESULTS: Basic principles consist of the need for a combined pharmacological and non-pharmacological treatment with a core set of initial measures, including information access/education, weight loss if overweight, and an appropriate exercise program. Four multimodal steps are then established. Step 1 consists of background therapy, either non-pharmacological (referral to a physical therapist for re-alignment treatment if needed and sequential introduction of further physical interventions initially and at any time thereafter) or pharmacological. The latter consists of chronic Symptomatic Slow-Acting Drugs for OA (e.g., prescription glucosamine sulfate and/or chondroitin sulfate) with paracetamol at-need; topical NSAIDs are added in the still symptomatic patient. Step 2 consists of the advanced pharmacological management in the persistent symptomatic patient and is centered on the use of oral COX-2 selective or non-selective NSAIDs, chosen based on concomitant risk factors, with intra-articular corticosteroids or hyaluronate for further symptom relief if insufficient. In Step 3, the last pharmacological attempts before surgery are represented by weak opioids and other central analgesics. Finally, Step 4 consists of end-stage disease management and surgery, with classical opioids as a difficult-to-manage alternative when surgery is contraindicated. CONCLUSIONS: The proposed treatment algorithm may represent a new framework for the development of future guidelines for the management of OA, more easily accessible to physicians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle