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Enregistrement W3199151574 · doi:10.1002/acr2.11344

Effect of Training on Patient Self‐Assessment of Joint Counts in Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review

2021· review· en· W3199151574 sur OpenAlexafffund
Keith Tam, Glen Hazlewood, Claire Barber

Notice bibliographique

RevueACR Open Rheumatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Musculoskeletal Health and ArthritisCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyModalitiesPsychological interventionReliability (semiconductor)CINAHLRheumatoid arthritisSystematic reviewMEDLINEInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Patient self-assessed joint counts, if accurate and reliable, could potentially serve as a useful clinical assessment tool in rheumatoid arthritis (RA). This systematic review examines the effect of patient training on the inter-rater reliability of joint counts between patients and clinicians. METHODS: The review was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. A search was performed in PubMed, Embase, Cochrane Library, and CINAHL for articles that incorporated patient training and measured the reliability of patient self-assessed joint counts in RA. Articles were included if they reported on the inter-rater reliability between patient and clinician joint counts in both trained and untrained patients with RA. Data were extracted on characteristics of patients, structure and components of the training interventions, joint count reliability of patients with and without training, and patient feedback on training interventions. The relevant data were summarized and described. RESULTS: Multiple training methods have been studied (n = 5), including in-person sessions run by rheumatologists and instructional videos on the joint examination. Overall, training improved the reliability of patient self-joint counts, with more marked improvement in reliability of swollen joint counts than tender joint counts. Patients had positive feedback when surveyed on their experiences with training. CONCLUSION: Various training modalities (in-person and video-based) may be effective at improving reliability of patient self-joint counts. More research is needed on this topic, with potential areas for future research including 1) comparison between the efficacy of different modalities of training, and 2) impact of patient factors (education level and disease severity) on the efficacy of training.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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