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Enregistrement W4283392299 · doi:10.1017/cjn.2022.141

P.040 Value-based approach to the management of Inflammatory Neuropathies: Incorporating objective outcome measures in clinical care

2022· article· en· W4283392299 sur OpenAlexaffvenue
Geoffrey B. Smith, K Chapman, M Mezei, K Beadon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensVancouver Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)Test (biology)Physical medicine and rehabilitationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Measuring outcomes that matter to patients is a key component of ensuring patient-centred care. In Chronic Inflammatory Neuropathies (CINs), where immunomodulatory treatments have risks and high costs, systematic evaluation of disease progression is needed to ensure patients are achieving outcomes that reflect their values and goals. The aim of this project is to evaluate the feasibility of objective outcome measure (OOM) use in the clinical setting. Methods: Prospective data was collected from 27 participants with CIDP or MMN. Participants completed and provided feedback on patient-reported outcome measures including quality of life, activity and participation, pain and fatigue, as well as grip strength, 9-hole peg test, 10 meter walk, muscle strength and sensation. Focus groups were conducted to collect qualitative data. Results: The majority of OOMs were considered relevant to 90% of participants. The top three ranked measures were muscle strength testing, daily activities questionnaire and quality of life questionnaire. 52% of participants identified balance and/or detailed gait assessment as an important factor that was not part of collected OOMs. Conclusions: OOMs allow for appropriate monitoring of patients and optimization of immunotherapy treatment. By tracking longitudinal results that matter to patients, patients can better participate in shared-decision making. Clinicians should adopt OOMs going forward.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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