Outcomes of Care Among Patients With Gout in Europe: A Cross-sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess health- and patient-centered outcomes in gout across Europe, and explore patient-, care-, and country-level characteristics associated with these outcomes. METHODS: Patients with self-reported physician-diagnosed gout from 14 European countries completed an online survey. Multivariable mixed-effect logistic and linear regressions were computed for health outcomes (gout flare recurrence) and patient-centered outcomes (patient satisfaction with current medication, and unaddressed goals), accounting for clustering within countries. The role of patient-, care-, and country-level factors was explored. RESULTS: Participants included 1029 patients, predominantly diagnosed by a general practitioner (GP). One or more gout flares were reported by 70% of patients and ≥ 3 flares by 32%. Gout patients reported 1.1 ± 1.2 unaddressed goals, and 80% were satisfied with current medication. Patients with ≥ 3 and ≥ 1 flares were less likely to be treated with urate-lowering therapy (ULT) (OR 0.52, 95% CI 0.39-0.70 and OR 0.38, 95% CI 0.28-0.53, respectively), but more likely to have regular physician visits (OR 2.40, 95% CI 1.79-3.22 and OR 1.77, 95% CI 1.30-2.41). Three or more gout flares were also associated with lower satisfaction (OR 0.39, 95% CI 0.28-0.56) and more unaddressed goals (β 0.36, 95% CI 0.19-0.53). Notwithstanding, the predicted probability of being satisfied was still between 57% and 75% among patients with ≥ 3 flares but who were not receiving ULT. Finally, patients from wealthier and Northern European countries more frequently had ≥ 3 gout flares. CONCLUSION: Across Europe, many patients with gout remain untreated despite frequent reported flares. Remarkably, a substantial proportion of them were still satisfied with gout management. A better understanding of patients' satisfaction and its role in physicians' gout management decisions is warranted to improve quality of care and gout outcomes across Europe.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».