2022 American College of Rheumatology Guideline for Exercise, Rehabilitation, Diet, and Additional Integrative Interventions for Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop initial American College of Rheumatology (ACR) guidelines on the use of exercise, rehabilitation, diet, and additional interventions in conjunction with disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) as part of an integrative management approach for people with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: An interprofessional guideline development group constructed clinically relevant Population, Intervention, Comparator, and Outcome (PICO) questions. A literature review team then completed a systematic literature review and applied the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to rate the certainty of evidence. An interprofessional Voting Panel (n = 20 participants) that included 3 individuals with RA achieved consensus on the direction (for or against) and strength (strong or conditional) of recommendations. RESULTS: The Voting Panel achieved consensus on 28 recommendations for the use of integrative interventions in conjunction with DMARDs for the management of RA. Consistent engagement in exercise received a strong recommendation. Of 27 conditional recommendations, 4 pertained to exercise, 13 to rehabilitation, 3 to diet, and 7 to additional integrative interventions. These recommendations are specific to RA management, recognizing that other medical indications and general health benefits may exist for many of these interventions. CONCLUSION: This guideline provides initial ACR recommendations on integrative interventions for the management of RA to accompany DMARD treatments. The broad range of interventions included in these recommendations illustrates the importance of an interprofessional, team-based approach to RA management. The conditional nature of most recommendations requires clinicians to engage persons with RA in shared decision-making when applying these recommendations.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».