What Represents Treatment Efficacy in Long-term Studies of Gout Flare Prevention? An Interview Study of People With Gout
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The patient experience of gout flares is multidimensional, with several contributing factors including pain intensity, duration, and frequency. There is currently no consistent method for reporting gout flare burden in long-term studies. This study aimed to determine which factors contribute to patient perceptions of treatment efficacy in long-term studies of gout flare prevention. METHODS: This study involved face-to-face interviews with people with gout using visual representations of gout flare patterns. Participants were shown different flare scenarios over a hypothetical 6-month treatment period that portrayed varying flare frequency, pain intensity, and flare duration. The participants were asked to indicate and discuss which scenario they believed was most indicative of successful treatment over time. Quantitative data relating to the proportion of participants selecting each scenario were reported using descriptive statistics. A qualitative descriptive approach was used to code and categorize the data from the interview transcripts. RESULTS: Twenty-two people with gout participated in the semistructured interviews. All 3 factors of pain intensity, flare duration, and flare frequency influenced participants' perception of treatment efficacy. However, a shorter flare duration was the most common indicator of successful treatment, with half of participants (n = 11, 50%) selecting the scenario with a shorter flare duration over those with less painful flares. CONCLUSION: Flare duration, flare frequency, and pain severity are all taken into account by patients with gout when considering treatment efficacy over time. Long-term studies of gout should ideally capture all these factors to better represent patients' experience of treatment success.
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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 | 0,029 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».