An updated algorithm recommendation for the management of knee osteoarthritis from the European Society for Clinical and Economic Aspects of Osteoporosis, Osteoarthritis and Musculoskeletal Diseases (ESCEO)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The European Society for Clinical and Economic Aspects of Osteoporosis, Osteoarthritis and Musculoskeletal Diseases (ESCEO) sought to revisit the 2014 algorithm recommendations for knee osteoarthritis (OA), in light of recent efficacy and safety evidence, in order to develop an updated stepwise algorithm that provides practical guidance for the prescribing physician that is applicable in Europe and internationally. METHODS: Using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) process, a summary of evidence document for each intervention in OA was provided to all members of an ESCEO working group, who were required to evaluate and vote on the strength of recommendation for each intervention. Based on the evidence collected, and on the strength of recommendations afforded by consensus of the working group, the final algorithm was constructed. RESULTS: An algorithm for management of knee OA comprising a stepwise approach and incorporating consensus on 15 treatment recommendations was prepared by the ESCEO working group. Both "strong" and "weak" recommendations were afforded to different interventions. The algorithm highlights the continued importance of non-pharmacological interventions throughout the management of OA. Benefits and limitations of different pharmacological treatments are explored in this article, with particular emphasis on safety issues highlighted by recent literature analyses. CONCLUSIONS: The updated ESCEO stepwise algorithm, developed by consensus from clinical experts in OA and informed by available evidence for the benefits and harms of various treatments, provides practical, current guidance that will enable clinicians to deliver patient-centric care in OA practice.
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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 | 0,039 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,009 |
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 ».