New galaxies in the universe of shared decision-making and rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Implementing shared decision-making (SDM) is a top international priority to improve care for persons living with rheumatoid arthritis. Using SDM tools, such as decision aids improve patients' knowledge and support communication with their clinicians on treatment benefits and risks. Despite calls for SDM in treat-to-target, studies demonstrating effective SDM strategies in rheumatology clinical practice are scarce. Our objective was to identify recent and relevant literature on SDM in rheumatoid arthritis. RECENT FINDINGS: We found a burgeoning literature on SDM in rheumatoid arthritis that tackles issues of implementation. Studies have evaluated the SDM process within clinical consultations and found that uptake is suboptimal. Trials of newly developed patient decision aids follow high methodological standards, but large-scale implementation is lacking. Innovative SDM strategies, such as shared goals and preference phenotypes may improve implementation of treat-to-target approach. Research and patient engagement are standardizing measures of SDM for clinical uses. SUMMARY: Uptake of SDM in rheumatoid arthritis holds promise in wider clinicians' and patients' awareness, availability of decision aids, and broader treat-to-target implementation strategies, such as the learning collaborative. Focused attention is needed on facilitating SDM among diverse populations and those at risk of poorer outcomes and barriers to communication.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».