MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315928450 · doi:10.1093/rheumatology/keac713

An international survey of current management practices for polymyalgia rheumatica by general practitioners and rheumatologists

2023· article· en· W4315928450 sur OpenAlexaff
Agnete Overgaard Donskov, Sarah Mackie, Ellen‐Margrethe Hauge, Carlos Enrique Toro Gutiérrez, Ib Tønder Hansen, Andrea Katharina Hemmig, Aatke van der Maas, Tamer A. Gheita, Berit Dalsgaard Nielsen, Karen Douglas, Richard Conway, Elena Rezuş, Bhaskar Dasgupta, Sara Monti, Eric L. Matteson, Sebastian E. Sattui, Mark Matza, Vanessa Ocampo, Margarita Aleksandrovna Gromova, Rebecca Grainger, Andrea Bran, Simone Appenzeller, Annelise Goecke, Nelly Colmán, Helen Keen, Masataka Kuwana, Latika Gupta, Babur Salim, Ghita Harifi, M. Erraoui, Nelly Ziadé, Nizar Abdulateef Al-Ani, Adeola Ajibade, Johannes Knitza, Line L. Frølund, Max Yates, Víctor R. Pimentel-Quiroz, André Marun Lyrio, Maria Sandovici, Kornelis S. M. van der Geest, Toby Helliwell, Elisabeth Brouwer, Christian Dejaco, Kresten Krarup Keller

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesChugai PharmaceuticalRegion MidtjyllandSwedish Orphan BiovitrumNovo Nordisk FondenAstellas PharmaNordic Pharma GroupOno PharmaceuticalEisaiArgenxGigtforeningenKisseiAarhus UniversitetshospitalSanofiAarhus UniversitetAbbVieNational Institute for Health and Care ResearchStiftung für die Erforschung der MuskelkrankheitenPfizerRheumatology Research FoundationCelgeneAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésPolymyalgia rheumaticaMedicineFamily medicineInternal medicineMedical educationPhysical therapyMedical physicsGiant cell arteritisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To explore current management practices for PMR by general practitioners (GPs) and rheumatologists including implications for clinical trial recruitment. METHODS: An English language questionnaire was constructed by a working group of rheumatologists and GPs from six countries. The questionnaire focused on: 1: Respondent characteristics; 2: Referral practices; 3: Treatment with glucocorticoids; 4: Diagnostics; 5: Comorbidities; and 6: Barriers to research. The questionnaire was distributed to rheumatologists and GPs worldwide via members of the International PMR/Giant Cell Arteritis Study Group. RESULTS: In total, 394 GPs and 937 rheumatologists responded to the survey. GPs referred a median of 25% of their suspected PMR patients for diagnosis and 50% of these were returned to their GP for management. In general, 39% of rheumatologists evaluated patients with suspected PMR >2 weeks after referral, and a median of 50% of patients had started prednisolone before rheumatologist evaluation. Direct comparison of initial treatment showed that the percentage prescribing >25 mg prednisolone daily for patients was 30% for GPs and 12% for rheumatologists. Diagnostic imaging was rarely used. More than half (56%) of rheumatologists experienced difficulties recruiting people with PMR to clinical trials. CONCLUSION: This large international survey indicates that a large proportion of people with PMR are not referred for diagnosis, and that the proportion of treatment-naive patients declined with increasing time from referral to assessment. Strategies are needed to change referral and management of people with PMR, to improve clinical practice and facilitate recruitment to clinical trials.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations44
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLara D. VeekenMême sujetVasculitis and related conditionsTravaux en français237 207