Management of drug-related problems including drug–drug interactions caused by nirmatrelvir/ritonavir in paediatric patients with SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Aim As part of its strategic objectives for 2023, EULAR aims to improve the work participation of people with rheumatic and musculoskeletal diseases (RMDs). One strategic initiative focused on the development of overarching points to consider (PtC) to support people with RMDs in healthy and sustainable paid work participation. Methods EULAR’s standardised operating procedures were followed. A steering group identified six research areas on paid work participation. Three systematic literature reviews, several non-systematic reviews and two surveys were conducted. A multidisciplinary taskforce of 25 experts from 10 European countries and Canada formulated overarching principles and PtC after discussion of the results of literature reviews and surveys. Consensus was obtained through voting, with levels of agreement obtained anonymously. Results Three overarching principles and 11 PtC were formulated. The PtC recognise various stakeholders are important to improving work participation. Five PtC emphasise shared responsibilities (eg, obligation to provide active support) (PtC 1, 2, 3, 5, 6). One encourages people with RMDs to discuss work limitations when necessary at each phase of their working life (PtC 4) and two focus on the role of interventions by healthcare providers or employers (PtC 7, 8). Employers are encouraged to create inclusive and flexible workplaces (PtC 10) and policymakers to make necessary changes in social and labour policies (PtC 9, 11). A research agenda highlights the necessity for stronger evidence aimed at personalising work-related support to the diverse needs of people with RMDs. Conclusion Implementation of these EULAR PtC will improve healthy and sustainable work participation of people with RMDs.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».