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Enregistrement W2941428316 · doi:10.2196/13428

Acute Flares of Knee Osteoarthritis (the ACT-FLARE Study): Protocol for a Web-Based Case-Crossover Study in Community-Dwelling Adults

2019· article· en· W2941428316 sur OpenAlexvenueno aff
Martin J. Thomas, Trishna Rathod‐Mistry, Stephen Harper, Emma Parry, C.F. Pope, Tuhina Neogi, George Peat

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR School for Primary Care ResearchNational Institutes of HealthVersus ArthritisNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésProtocol (science)OsteoarthritisCrossoverMedicineCrossover studyFlarePhysical therapyComputer scienceAlternative medicineEngineeringArtificial intelligencePlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The cardinal feature of osteoarthritis (OA) is pain. Although heterogeneity in pain and function have been demonstrated in the long-term course of OA, the more proximate determinants of acute flare-ups remain less clear. How short-term intermittent or transient exposures trigger acute flare-ups has important implications for effective and sustainable self-management strategies. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to identify potential triggers of acute flares in knee OA. Secondary objectives are to determine their course and consequences and describe high-risk participant profiles. METHODS: We carried out a Web-based case-crossover study. This study aims to recruit 620 community-dwelling adults aged ≥40 years, resident in England, and who have knee pain, with or without a recorded diagnosis of knee OA, and no preexisting diagnosis of inflammatory arthropathy. Participants will be recruited via 3 routes: (1) general practice registers, (2) offline community advertisement, and (3) online social media advertisement. By using questionnaires comparing periods before participants' self-reported flare-up episodes (hazard periods) with periods during the study when their knee OA symptoms are stable (control periods), triggers preceding flare-ups will be identified and examined using conditional logistic regression. Time-to-resolution of flare-up will be examined by monitoring people's daily pain, bothersomeness, and medication usage until the participant reports when their flare-up episode ends. Rates of flare-ups will be examined across different participant and flare characteristics using regression models to identify high-risk participant profiles. A study-specific Patient Advisory Group (PAG) is providing suggestion, input, and ongoing support for all stages of the research process. RESULTS: Participant recruitment opened in July 2018 and is anticipated to continue for 6 months. The study results will be disseminated through a number of channels, including relevant national or international conferences and peer-reviewed publication in a medical journal, via advocacy or charity organizations, such as Versus Arthritis and across social media. Findings will be fed back to members of our PAG, study participants, and clinicians from participating primary care general practices. The PAG will also take an active role in the overall dissemination strategy. CONCLUSIONS: This study will provide empirical evidence to help patients identify common knee OA flare triggers and provide health care professionals with questions to identify patients at most risk of frequent flare-ups. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13428.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,008

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,374 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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