Physician practices for withdrawal of medications in inactive systemic juvenile arthritis, Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We describe a Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) survey of North American pediatric rheumatologists that assesses physician attitudes on withdrawal of medications in systemic juvenile idiopathic arthritis (SJIA). METHODS: A REDCap anonymous electronic survey was distributed to 100 random CARRA JIA workgroup physician-voting members. The survey had three broad sections including: A) demographic information; B) physicians' opinions on clinical inactive disease (CID) in SJIA and C) existing practices for withdrawing medications in SJIA. RESULTS: The survey had an 86% response rate. 88 and 93% of participants agreed with the current criteria for CID and clinical remission on medications (CRM) respectively. 78% thought it necessary to meet CRM before tapering medications except steroids. 76% use CARRA SJIA consensus treatment plans always or the majority of the time. All participants weaned steroids first in SJIA patients on combination therapy, 47% waited > 6 months before tapering additional medications. 35% each tapered methotrexate over > 6 months and 2-6 months; however, 39% preferred tapering anakinra, canakinumab and tocilizumab more quickly over 2-6 months and favored spacing the dosing interval for canakinumab and tocilizumab. When patients are on combination therapy with methotrexate and biologics, 58% preferred tapering methotrexate first while others considered patient/family preference and adverse effects to guide their choice. CONCLUSION: Most CARRA members surveyed use published consensus treatment plans for SJIA and agree with validated definitions of CID and CRM. There was agreement with tapering steroids first in SJIA. There was considerable variability with tapering decisions of all other medications.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».