Knowledge gaps in the management of refractory reflux‐like symptoms: Healthcare provider survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Refractory reflux-like symptoms have a substantial impact on patients and healthcare providers. The aim of the survey was to qualitatively assess the needs and attitudes of practicing clinicians around the management of refractory reflux symptoms and refractory gastroesophageal reflux disease (rGERD). METHODS: An International Working Group for the Classification of Oesophagitis (IWGCO) steering committee invited clinicians to complete an online survey including 17 questions. KEY RESULTS: Of the 113 clinicians who completed the survey, 70% were GIs, 20% were primary care physicians, and 10% were other specialties. Functional heartburn was considered the most common reason for an incomplete response to proton pump inhibitor (PPI) therapy (82%), followed by stress/anxiety (69%). More GIs identified esophageal hypersensitivity as a cause, while more non-GIs identified esophageal dysmotility and non-reflux-related esophageal conditions. As the first step, most clinicians would order investigations (70-88%). Overall, 72% would add supplemental therapy for patients with partial response, but only 58% for those with non-response. Antacid/alginate was the most common choice overall, while non-GIs were more likely to add a prokinetic than were GIs (47.8 vs. 24.1%). Approximately 40% of clinicians would switch PPIs in patients with partial response, but only 29% would do so in non-responders. Preferences for long-term therapy were highly variable. The most common initial investigation was upper endoscopy. Choice of esophageal manometry and pH monitoring was more variable, with no clear preference for whether pH monitoring should be conducted on, or off, PPI therapy. CONCLUSIONS AND INFERENCES: The survey identified a number of challenges for clinicians, especially non-GI physicians, treating patients with refractory reflux-like symptoms or rGERD on a daily basis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».