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)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle