American College of Rheumatology Guidance for COVID‐19 Vaccination in Patients With Rheumatic and Musculoskeletal Diseases: Version 2
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide guidance to rheumatology providers on the use of coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines for patients with rheumatic and musculoskeletal diseases (RMDs). METHODS: A task force was assembled that included 9 rheumatologists/immunologists, 2 infectious disease specialists, and 2 public health physicians. After agreeing on scoping questions, an evidence report was created that summarized the published literature and publicly available data regarding COVID-19 vaccine efficacy and safety, as well as literature for other vaccines in RMD patients. Task force members rated their agreement with draft consensus statements on a 9-point numerical scoring system, using a modified Delphi process and the RAND/University of California Los Angeles Appropriateness Method, with refinement and iteration over 2 sessions. Consensus was determined based on the distribution of ratings. RESULTS: Despite a paucity of direct evidence, 74 draft guidance statements were developed by the task force and agreed upon with consensus to provide guidance for use of the COVID-19 vaccines in RMD patients and to offer recommendations regarding the use and timing of immunomodulatory therapies around the time of vaccination. CONCLUSION: These guidance statements, made in the context of limited clinical data, are intended to provide direction to rheumatology health care providers on how to best use COVID-19 vaccines and to facilitate implementation of vaccination strategies for RMD patients.
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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 ».