2021 EULAR recommendations for the implementation of self-management strategies in patients with inflammatory arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An important but often insufficient aspect of care in people with inflammatory arthritis (IA) is empowering patients to acquire a good understanding of their disease and building their ability to deal effectively with the practical, physical and psychological impacts of it. Self-management skills can be helpful in this regard. OBJECTIVES: To develop recommendations for the implementation of self-management strategies in IA. METHODS: A multidisciplinary taskforce of 18 members from 11 European countries was convened. A systematic review and other supportive information (survey of healthcare professionals (HCPs) and patient organisations) were used to formulate the recommendations. RESULTS: Three overarching principles and nine recommendations were formulated. These focused on empowering patients to become active partners of the team and to take a more proactive role. The importance of patient education and key self-management interventions such as problem solving, goal setting and cognitive behavioural therapy were highlighted. Role of patient organisations and HCPs in promoting and signposting patients to available resources has been highlighted through the promotion of physical activity, lifestyle advice, support with mental health aspects and ability to remain at work. Digital healthcare is essential in supporting and optimising self-management and the HCPs need to be aware of available resources to signpost patients. CONCLUSION: These recommendations support the inclusion of self-management advice and resources in the routine management of people with IA and aim to empower and support patients and encourage a more holistic, patient-centred approach to care which could result in improved patient experience of care and outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».