Perspectives of patients, first-degree relatives and rheumatologists on preventive treatments for rheumatoid arthritis: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing evidence that it may be possible to identify people at high risk of developing rheumatoid arthritis (RA). Assuming that effective interventions were available, this could mean that treatments introduced in the pre-symptomatic phase could prevent or delay the onset of the disease. Our study aimed to identify the potential attributes involved in decision-making around whether or not to take preventive treatment for RA, in order to inform the development of a discrete choice experiment (DCE) to ascertain consumer preferences for a preventive treatment program for RA. METHODS: We conducted a focus group study to develop conceptual attributes, refine their meaning, and develop levels. Participants included RA patients, first-degree relatives of RA patients, and rheumatologists who were 18 years of age and over, could read and speak English, and could provide informed consent. Candidate attributes were refined through iterative rounds of data collection and analysis. All focus groups were audio-recorded and transcribed, and then analyzed using the Framework Method to identify, compare, and contrast key conceptual attributes. RESULTS: Patients with RA, first-degree relatives of patients, and rheumatologists all valued the accuracy of testing due to concerns about false positives, and valued certainty in estimates of the test and preventive treatment. Patients and first-degree relatives desired this evidence from a range of sources, including discussions with people with the disease and health care professionals, and their preferences were modified by the strength of recommendation from their health care professional. CONCLUSIONS: are novel potential attributes involved in decisions around whether or not to take preventive treatment for RA, that have not been included in previous DCEs.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».