Barriers to Care in Gout: From Prescriber to Patient
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the understanding of gout and its management by patients and general practitioners (GP), and to identify barriers to optimal gout care. METHODS: Semistructured interviews were conducted with 15 GP and 22 patients in Sydney, Australia. Discussions were focused on medication adherence, experiences with gout, and education and perceptions around interventions for gout. Interviews were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed for themes using an analytical framework. RESULTS: Adherence to urate-lowering medications was identified as problematic by GP, but less so by patients with gout. However, patients had little appreciation of the risk of acute attacks related to variable adherence. Patients felt stigmatized that their gout diagnosis was predominantly related to perceptions that alcohol and dietary excess were causal. Patients felt they did not have enough education about gout and how to manage it. A manifestation of this was that uric acid concentrations were infrequently measured. GP were concerned that they did not know enough about managing gout and most were not familiar with current guidelines for management. For example and importantly, the strategies for reducing the risk of acute attacks when commencing urate-lowering therapy (ULT) were not well appreciated by GP or patients. CONCLUSION: Patients and GP wished to know more about gout and its management. Greater success in establishing and maintaining ULT will require further and better education to substantially benefit patients. Also, given the prevalence, and personal and societal significance of gout, innovative approaches to transforming the management of this eminently treatable disease are needed.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».