Integrating PROMIS Measures in a Treat-to-Target Approach to Standardize Patient-Centered Treatment of Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,079 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».