Application of Recommendations Regarding the Use of Subcutaneous Tumor Necrosis Factor Inhibitors in Spondyloarthritis by Rheumatologists in Daily Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the implementation of European recommendations for use of TNF inhibitors for spondyloarthritis (SpA), rheumatologists' level of knowledge of and adherence to the recommendations, and potential barriers to the application of recommendations. METHODS: We conducted a retrospective study among 42 rheumatologists who initiated a first subcutaneous TNF inhibitor for SpA in 2013 or 2014. Thirty items from national and international recommendations were separated into 3 domains: indication, pretherapeutic monitoring, and management under TNF inhibitors. A standardized data collection procedure was used to gather data from medical files to assess the application of each recommendation. Questionnaires assessing the knowledge, level of adherence to each recommendation, and potential barriers to their implementation were sent to rheumatologists. RESULTS: Rheumatologists applied a mean of 60% of items from domains A and B, but less than 50% from domain C items. Recommendations regarding the search for previous infection and the prevention of future infections were the ones most often applied. However, < 60% of rheumatologists assessed cancer and other diseases before TNF inhibitor initiation. More than 95% of rheumatologists knew of the recommendations and had a high level of adherence. Lack of time, difficulties accessing specialized consultations, and lack of flexibility in the recommendations explained rheumatologists' difficulties in applying the recommendations. CONCLUSION: Despite high levels of knowledge of, and adherence to, recommendations for using TNF inhibitors for SpA, rheumatologists' application was limited because of a lack of human and material resources.
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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 | 0,016 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».