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Enregistrement W2997884561 · doi:10.1002/acr.24129

Making Decisions About Stopping Medicines for Well‐Controlled Juvenile Idiopathic Arthritis: A Mixed‐Methods Study of Patients and Caregivers

2019· article· en· W2997884561 sur OpenAlexaff
Daniel B. Horton, Jomaira Salas, Aleksandra Wec, Melanie Kohlheim, Pooja Kapadia, Timothy Beukelman, Alexis Boneparth, Ky Haverkamp, Melissa L. Mannion, L. Nandini Moorthy, Sarah Ringold, Marsha Rosenthal

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésMedicineRegretFeelingJuvenileArthritisDiseaseFamily medicineAdverse effectInternal medicinePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Improved treatments for juvenile idiopathic arthritis (JIA) have increased remission rates. We conducted this study to investigate how patients and caregivers make decisions about stopping medications when JIA is inactive. METHODS: We performed a mixed-methods study of caregivers and patients affected by JIA, recruited through social media and flyers, and selected by purposive sampling. Participants discussed their experiences with JIA, medications, and decision-making through recorded telephone interviews. Of 44 interviewees, 20 were patients (50% ages <18 years), and 24 were caregivers (50% caring for children ages ≤10 years). We evaluated characteristics associated with high levels of reported concerns about JIA or medicines using Fisher's exact testing. RESULTS: Decisions about stopping medicines were informed by competing risks between disease activity and treatment. Participants who expressed more concerns about JIA were more likely to report disease-related complications (P = 0.002) and more motivated to continue treatment. However, participants expressing more concern about medicines were more likely to report treatment-related complications (P = 0.04) and felt more compelled to stop treatment. Additionally, participants considered how JIA or treatments facilitated or interfered with their sense of normalcy and safety, expressed feelings of guilt and regret about previous or potential adverse events, and reflected on uncertainty and unpredictability of future harms. Decision-making was also informed by trust in rheumatologists and other information sources (e.g., family and online support groups). CONCLUSION: When deciding whether to stop medicines whenever JIA is inactive, patients and caregivers weigh competing risks between disease activity and treatment. Based on our results, we suggest specific approaches for clinicians to perform shared decision-making regarding stopping medicines for JIA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,363 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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