American College of Rheumatology Guidance for the Management of Rheumatic Disease in Adult Patients During the COVID‐19 Pandemic: Version 2
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide guidance to rheumatology providers on the management of adult rheumatic disease in the context of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. METHODS: A task force, including 10 rheumatologists and 4 infectious disease specialists from North America, was convened. Clinical questions were collated, and an evidence report was rapidly generated and disseminated. Questions and drafted statements were reviewed and assessed using a modified Delphi process. This included asynchronous anonymous voting by e-mail and webinars with the entire panel. Task force members voted on agreement with draft statements using a 1-9-point numerical scoring system, and consensus was determined to be low, moderate, or high based on the dispersion of votes. For approval, median votes were required to meet predefined levels of agreement (median values of 7-9, 4-6, and 1-3 defined as agreement, uncertainty, or disagreement, respectively) with either moderate or high levels of consensus. RESULTS: To date, the task force has approved 80 guidance statements: 36 with moderate and 44 with high consensus. These were combined, resulting in 27 final guidance statements. CONCLUSION: These guidance statements are provided to promote optimal care during the current pandemic. However, given the low level of available evidence and the rapidly evolving literature, this guidance is presented as a "living document," and future updates are anticipated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».