Nurse-Led Care for Stable Patients with Rheumatoid Arthritis: Quality of Care in Routine Practice Compared to the Traditional Rheumatologist-Led Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This pragmatic non-inferiority study assessed quality of care within a nurse-led care (NLC) model for stable patients with rheumatoid arthritis (RA) compared to the traditional rheumatologist-led care (RLC) model. METHODS: Data were collected through a chart review. Baseline demographic and clinical characteristics were compared using Chi-square test and t test. The primary outcome measure was the percentage of patients being in remission or low disease activity (R/LDA) with the Disease Activity Score (DAS-28) ≤ 3.2 at 1-year follow-up. Process measures included the percentages of patients with chart documentation of (1) comorbidity screening; (2) education on flare management, and (3) vaccinations screening. Outcomes were summarized using descriptive statistics. RESULTS: Each group included 124 patients. At baseline, demographic and clinical characteristics were comparable between the groups for most variables. Exceptions were the median (Q1, Q3) Health Assessment Questionnaire Disability Index scores [0 (0, 0.25) in NLC and 0.38 (0, 0.88) in RLC, p = 0.01], and treatment patterns with 3% of NLC and 38% of RLC patients receiving a biologic agent, p = 0.01. NLC was non-inferior to RLC with 97% of NLC and 92% of RLC patients being in R/LDA at 1-year follow-up. Patients in the NLC group had better documentation across all process measures. CONCLUSIONS: This study provided real-world evidence that the evaluated NLC model providing protocolized follow-up care for stable patients with RA is effective to address patients' needs for ongoing disease monitoring, chronic disease management, education, and support.
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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 | 0,000 |
| 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 découle