Collaboration in the management of psoriasis and psoriatic arthritis: A survey of joint working in UK clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Treatment guidelines for psoriasis and psoriatic arthritis consider all skin and joint domains and recommend collaborative multidisciplinary team (MDT) working. The uptake of joint working in clinical practice for psoriatic disease management has not been well studied. Objectives This United Kingdom (UK) study aimed to provide a better understanding of current working patterns and collaborating specialities, as well as benefits and challenges of combined clinics. Methods An online survey was emailed to dermatology and rheumatology healthcare professionals (HCPs) using professional networks. Results Responses were received between October 2020 and April 2021 (N = 80); 60.0% of respondents worked in dermatology and 40.0% in rheumatology. Use of combined clinics with dermatology was reported by 40.6% of rheumatology HCPs, including joint (25.0%), parallel (3.1%) and virtual clinics (6.3%), and MDT meetings (6.2%). Similarly, 50.1% of dermatology HCPs reported use of joint (25.0%), parallel (4.2%) and virtual clinics (2.1%), single visits (2.1%), and MDT meetings (16.7%) with rheumatology. Around one‐quarter of respondents collaborated via email, which was also the main method of collaboration with other specialists. Overall, one‐quarter of respondents reported no collaboration in psoriatic disease management. Perceived benefits of combined clinics included shared knowledge, improved patient outcomes and increased patient satisfaction. Challenges included difficulties in aligning clinician time and geographical location, as well as limited ‘buy‐in’ from senior management. Most respondents felt that the COVID‐19 pandemic had partially or significantly impacted combined clinics. Conclusions This study is one of the first to survey collaborative working in psoriatic disease management and the first in the UK. These findings demonstrate the variety of approaches used and a lack of collaborative working by one‐quarter of respondents. Despite the benefits, numerous challenges in establishing formal arrangements exist. More evidence is needed to demonstrate improved patient outcomes with collaborative working and to standardise best practice.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».