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Enregistrement W2752749534 · doi:10.1093/rheumatology/kex062.225

224. HOW MUCH IS TOO MUCH? RHEUMATOLOGISTS’ VIEWS ON DISCUSSING METHOTREXATE FOR THE TREATMENT OF RHEUMATOID ARTHRITIS WITH PATIENTS

2017· article· en· W2752749534 sur OpenAlexaff
Holly Hope, Kimme L Hyrich, Suzanne Verstappen, Lis Cordingley

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensArthritis Research Centre of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisMethotrexateInternal medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rheumatologists are the primary prescribers of MTX for the treatment of rheumatoid arthritis (RA) in the United Kingdom; however their views about MTX are largely unknown. In a previous qualitative study rheumatologists highlighted a number of factors that contributed to their ability to discuss and commence MTX, which included how cognitively prepared patients were to discuss treatments. The aim of this study was to further explore these themes and investigate how rheumatologists inform patients during clinical consultations. Methods: This is the second phase of a sequential exploratory mixed methodology design. An online survey was designed to investigate UK rheumatologists’ views about MTX, and refined based on a qualitative study with rheumatologists in the UK. The survey asked rheumatologists to describe their clinic (multidisciplinary staff, drug education, time spent with patients) and their typical MTX regimen. Rheumatologists were presented with a series of MTX and RA related issues and asked how important it was for them to discuss each one with the patient during a consultation to commence MTX (5=Always to 1 = never). They were also asked “If you do not always discuss these issues can you identify the reasons why?” and provided with a pre-defined response set and free text option to select from.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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