Rheumatologists’ Views and Experiences in Managing Rheumatoid Arthritis in Elderly Patients: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this qualitative study we analyzed the (1) influence of age, comorbidity, and frailty on management goals in elderly patients with RA; (2) experiences of rheumatologists regarding the use of the Disease Activity Score at 28 joints (DAS28) to monitor disease activity; and (3) differences in management strategies in elderly patients with RA compared to their younger counterparts. METHODS: Rheumatologists were purposively sampled for a semistructured interview. Two readers independently read and coded the interview transcripts. Important concepts were taxonomically categorized and combined in overarching themes by using NVivo 11 software. RESULTS: Seventeen rheumatologists (mean age 44.8 yrs, SD 7.7 yrs; 29% male) from 9 medical centers were interviewed. Preserving an acceptable level of functioning was the most important management goal in patients ≥ 80 years and in patients with high levels of comorbidity and frailty. The DAS28 score less frequently steered the management strategy, because rheumatologists commented that comorbidity and an age-related erythrocyte sedimentation rate elevation might distort the DAS28 score. Instead, management of elderly patients highly depended on comorbidity, frailty, and their subsequent effects such as cognitive and physical decline, dependency, and polypharmacy. Presence of 1 or more of these factors frequently resulted in a less future-oriented management approach with less emphasis on the maximal prevention of joint erosions. CONCLUSION: The treat-to-target model is not automatically adopted in the elderly patient population. Future evidence-based RA management recommendations for elderly patients with RA are needed and should account for factors such as comorbidity and frailty.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».