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Enregistrement W2333855068 · doi:10.3899/jrheum.130019

We Still Don’t Know How to Taper Glucocorticoids in Rheumatoid Arthritis, and We Can Do Better

2013· editorial· en· W2333855068 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth R. Volkmann, Shadi Rezai, Simon Tarp, Thasia Woodworth, Daniel E. Fürst

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2013
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGilead SciencesNational Institutes of HealthPfizerGenentechAmgen
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisAdverse effectInternal medicineClinical trialRheumatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rheumatologists, internists, residents, and fellows frequently ask, “How do you taper glucocorticoids in rheumatoid arthritis?” Despite controlling symptoms of rheumatoid arthritis (RA)1 and slowing progression of radiological joint damage in early RA2, low-dose glucocorticoids (GC) are associated with a plethora of chronic adverse effects, including diabetes mellitus, hypertension, atherosclerosis, weight gain, osteoporosis, skin fragility, Cushingoid appearance, and myopathy, and are also associated with increased risk of infection, cardiovascular events, depression, cataracts, and skin atrophy3,4. To prevent or minimize these effects, GC tapering to the lowest dose necessary to maintain control of disease activity is recommended5. However, strategies to taper GC vary, and are mostly described based on expert opinion. No clinical trials have directly examined, much less compared, different GC tapering regimens in RA5. Withdrawal of GC may also precipitate adverse events, including flare, adrenal insufficiency, and GC withdrawal syndrome6. To attempt to answer this frequent question, we performed a systematic literature review to assess the influence of tapering regimens on successful GC withdrawal, as well as clinical outcomes. We searched PubMed and Cochrane Central to identify publications from January 1972 to February 2011 (detailed search strategy available on request). Search terms comprised 4 blocks that were combined with Cochrane hedge, “methodological filter for clinical trials.” The first block addressed disease (RA in adults); the second and third, intervention (GC/related terms AND tapering); and the fourth, outcome (withdrawal/dose reduction, effect on disease activity). We double-extracted all titles and abstracts according to the following: inclusion criteria: (a) adult patients with RA; (b) studies in which GC and related terms (e.g., corticosteroids, prednisone, prednisolone, etc.) were used; and exclusion criteria: (a) case report or case series with < 20 patients; (b) editorials, review articles, letters, opinions, etc. Two of … Address correspondence to Dr. D.E. Furst, Division of Rheumatology, Department of Medicine, University of California, Los Angeles, 32-59 Rehabilitation Center, 1000 Veteran Avenue, Los Angeles, CA 90095, USA. E-mail: defurst{at}mednet.ucla.edu

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0130,019
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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