I Would Never Take Preventive Medication! Perspectives and Information Needs of People Who Underwent Predictive Tests for Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the experiences, values, and needs of people without arthritis who undergo predictive biomarker testing for the development of rheumatoid arthritis (RA). Our study aimed to explore the perspectives of these individuals and describe their information needs. METHODS: A qualitative, multicenter interview study with a thematic analysis was conducted in Austria, Germany and the UK. Individuals were interviewed who underwent predictive biomarker testing for RA and had a positive test result but no diagnosis of any inflammatory joint disease. Participants included patients with arthralgia and asymptomatic individuals. Information and education needs were developed from the qualitative codes and themes using the Arthritis Educational Needs Assessment Tool as a frame of reference. RESULTS: Thematic saturation was reached in 34 individuals (76% female, 24 [71%] with arthralgia, and 10 [29%] asymptomatic individuals). Thirty-seven codes were summarized into 4 themes: 1) decision-making around whether to undergo initial predictive testing, 2) willingness to consider further predictive tests, and/or 3) preventive interventions, including medication, and 4) varying reactions after receiving a positive test result. Individuals with arthralgia were more likely to be willing to take preventive action, undergo further testing, and experience psychological distress than asymptomatic individuals. All participants expressed the need for tailored, patient-understandable information. CONCLUSION: Individuals at risk of RA are currently the subjects of research aimed at developing better predictive strategies and preventive approaches. Their perceptions and needs should be addressed to inform the future development of interventions combined with education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».