Proportion of patients with hip osteoarthritis in primary care identified by differing clinical criteria: a cross-sectional study of 4699 patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Differing clinical criteria for hip osteoarthritis (OA) are applied in primary care, but little is known regarding the utility of these criteria. The aim of this study was to evaluate and compare the proportion of patients in a primary care setting with hip OA fulfilling the American College of Rheumatology (ACR), the National Institute for Health and Care Excellence (NICE), and the Danish Health Authority (DHA) criteria. Design: A cross-sectional analysis of baseline data from the Good Life with osteoArthritis in Denmark (GLA:D®) program, a treatment program for patients with symptoms or functional limitations associated with hip OA. The prevalence of hip OA according to the ACR, NICE, and DHA criteria was calculated in all patients and in a subgroup of patients with self-reported radiographic hip OA. Results: 4699 patients were included in the analysis. Mean age (SD) was 66.8 (9.7) years and 71% of the patients were female. 64%, 80%, and 94% fulfilled the ACR, DHA, and NICE criteria, respectively. In those self-reporting radiographic hip OA, the corresponding numbers were 66%, 81%, and 94%. A limited number of patients (4%) did not fulfill any of the criteria. Conclusions: The NICE criteria identified the most patients that were treated because of their symptoms or functional limitations. The DHA and especially the ACR criteria did not identify a significant proportion of these patients. The results suggest the NICE criteria are appropriate to identify individuals treated for hip OA in primary care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».