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Enregistrement W4367605331 · doi:10.3899/jrheum.2022-1176

Integrating PROMIS Measures in a Treat-to-Target Approach to Standardize Patient-Centered Treatment of Rheumatoid Arthritis

2023· article· en· W4367605331 sur OpenAlexvenueno aff
George J. Greene, Jennifer L. Beaumont, Emily Bacalao, Azra Muftic, Karen Kaiser, Amy Eisenstein, Arthur M. Mandelin, David Cella, Eric Ruderman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesPfizer
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisPhysical therapyObservational studyPatient satisfactionInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the effect of a patient-centered rheumatoid arthritis (RA) treat-to-target (T2T) disease management approach on patient outcomes and patient satisfaction with care. Methods In this longitudinal, observational pilot study, rheumatologists implemented a modified T2T approach that integrated Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) measures for depression, fatigue, pain interference, physical function, and social function into RA care. Study participants selected 1 PROMIS domain to target treatment and completed quarterly follow-up assessments. Participants were classified as improved if their Clinical Disease Activity Index (CDAI) changed by > 5 points. Change in PROMIStscores was examined for the group with improved CDAI, and then compared to those with unchanged or worsened CDAI. Satisfaction with care was assessed using multiple measures, including the Functional Assessment of Chronic Illness Therapy–Treatment Satisfaction–Patient Satisfaction Scale. Results The analytical sample (n = 119, median age 57 years, 90.8% female) was split between those with CDAI > 10 (n = 63) and CDAI ≤ 10 (n = 53). At 1 year, there was improvement in CDAI by > 5 points in 66% and 13% of individuals with baseline CDAI > 10 and baseline CDAI ≤ 10, respectively. Across all participants, improvement in CDAI by > 5 points correlated with improvements in the 5 PROMIS domains. Satisfaction with RA treatment also increased. Conclusion The integration of PROMIS measures into the T2T approach for RA care was associated with improvements in disease activity, and improvement in disease activity was associated with improvements in PROMIS measures.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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