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Enregistrement W3203646751 · doi:10.3899/jrheum.210984

Back to Basics: Prioritizing Communication as a Key Instrument in Managing Rheumatoid Arthritis

2021· editorial· en· W3203646751 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Studenic, Helga Radner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFoundation for Research in Rheumatology
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisAntirheumatic drugsDiseasePhysical therapyAntirheumatic AgentsClinical trialInternal medicineIntensive care medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with rheumatoid arthritis (RA) have come to experience a tremendous increase in therapeutic options with disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs).1 After decades of dissatisfying drug therapy results with conventional synthetic DMARDs (csDMARDs) only, the introduction of the first tumor necrosis factor inhibitors in the late 1990s has revolutionized RA treatment.2 Over the last 3 decades, different biologic DMARDs (bDMARDs) and targeted synthetic DMARDs (tsDMARDs) have been administered, targeting different disease mechanisms and showing efficacy after failure of csDMARDs. These manifold opportunities were then required to be framed in a structured management plan such as the treat-to-target (T2T) recommendations in 2010.3 Treatment of RA was established, with suggestions of adequate holistic measurement of disease activity.4,5 The inclusion of the patient perspective was integrated by using patient-reported outcome measures (PROMs) as part of the assessments.6,7,8 With improved therapeutic options, treatment goals have changed. The patient– healthcare professional (HCP) team strives for achieving and maintaining clinical remission, which has become a realistic goal for many patients with RA.9,10 However, pharmacological treatment alone will not be sufficient to address all the layers affected by RA and to improve disease activity and RA-related health issues. Even in recent randomized controlled phase III trials of novel tsDMARDs, Boolean or Simplified Disease Activity Index remission rates are approximately 20% after 6 months.11,12,13 The majority of these trial patients can be classified as being in a state of low disease activity (LDA), demonstrating the efficacy of therapy but underlining … Address correspondence to Dr. P. Studenic, Karolinska Institutet, Department of Medicine (Solna), Division of Rheumatology, D2:01, Karolinska Universitetssjukhuset, 171 76 Stockholm, Sweden. Email: Paul.studenic{at}muv.ac.at.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0070,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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