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Enregistrement W3120601030 · doi:10.21203/rs.3.rs-19845/v1

A patients’ view of OA: the Global Osteoarthritis Patient Perception Survey (GOAPPS)

2020· preprint· en· W3120601030 sur OpenAlexaff
Marianna Vitaloni, Angie Botto‐van Bemden, Rosa Sciortino, Xavier Carné, Maritza Quintero, P. Santos-Moreno, R. Espinosa, Oscar Rillo, Jordi Monfort, Francisco J. de Abajo, Elisabeth Oswald, Marco Matucci, Patrick du Souich, Ingrid Möller, Montserrat Romera Baurés, Arlene Vinci, Deborah Scotton, Marco Bibas, Guy S. Eakin, Josep Vergés

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisPerceptionMedicinePsychologyAlternative medicineNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Globally, osteoarthritis (OA) is the third condition associated with disability. There is still poor treatment in OA but science holds the key to finding better treatments and a cure. It is essential to learn what’s important to patients from them to implement the most effective OA management. The OA Patients Task Force, conducted the Global OA Patient Perception Survey (GOAPPS)-the first global survey to compare the quality of life (QoL) & patient perceptions of care across countries. The goal was to collect data on OA patients' perception of OA to understand patients’ needs and expectations to improve OA management.Methods Observational, cross-sectional study by online survey data collection into three languages. Patient demographics, symptomology, OA impact on daily activity and QoL data were collected. The questionnaire comprised of 4 sections: clinical characteristics, relationship with physicians, perception of attention, treatment, information, and QoL.Results A total of 1512 surveys were filled in 7 countries. 84.2% of respondents reported pain/tenderness and 91.1% experienced limitations to physical activities. 42.3% of patients were not satisfied with their current OA treatment. 86% had comorbidities, especially hypertension, and obesity. 51.3% and 78% would like access to additional drug or additional non-drug/non-surgical treatments respectively. 51.7% considered their QoL satisfactory.Conclusions OA has a significant impact on patients’ daily activities and the desire to play an active role in managing their disease. Patients seek additional treatments stressing the need for investing in clinical research, implementing OA preventive measures and managing interventions to improve the healthcare value chain in OA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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