A Canadian vasculitis patient-driven survey to highlight which prednisone-related side effects matter the most
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although management of vasculitis has evolved over the last decades, glucocorticoids (GC) have remained the cornerstone of treatment. The side effects (SE) of GC are well known by the clinicians; their importance for patients with vasculitis has not been investigated as extensively as in other rheumatological conditions. METHODS: An online questionnaire surveyed between April 29th. to July 31st, 2022 with Vasculitis Foundation Canada about the patient experience and SE of prednisone. The survey included 5 questions about prednisone dose and duration, 21 about specific SE (with a rating of 1-10, and one question each on worst prednisone, and worst vasculitis, SE), and four other questions about knowledge and perception of possible alternatives to prednisone (namely, avacopan). RESULTS: A total of 97 patients (53 GPA/MPA, 44 other vasculitides) completed the survey. Their mean duration of GC use was 62.7±83.7 months, and 49.5% of patients were still on GC (daily dose, 8.4±6.2mg). All the patients reported ≥1 GC-related SE, and 67.0% reported ≥11/19 pre-specified SE of interest. Among ranked SEs, acne was the lowest score, whereas moon face/torso hump had the highest score, just above weight gain, insomnia and decreased quality of life. Around half of the GPA/MPA patients and one-third of the others had heard about avacopan, and 68% of patients (similarly in both groups) stated they would prefer being the first to take a very new medication, such as avacopan, instead of prednisone. CONCLUSIONS: Ranking given to some GC-related SEs may differ between patients and physicians. GC toxicity/SE indexes should reflect this difference.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
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 ».