Development of a web-based decision aid for initiating biological or targeted synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (b/tsDMARDs) in axial spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a web-based evidence-based decision aid to support shared decision-making in patients with axial spondyloarthritis (axSpA) who face a treatment decision to initiate or switch a biological or targeted synthetic disease modifying antirheumatic drug (b/tsDMARDs). METHODS: Through an iterative process, we systematically developed a decision aid based on evidence from the literature, explorative needs assessment interviews among patients and care providers, and input from experts of the SpA working group of the Dutch Society for Rheumatology and professionals on patient information employed at the Dutch Arthritis Society. The usability, ease of use and feasibility of the pilot version were tested among stakeholders and feedback was used to adapt the decision aid. Finally, a multifaceted strategy was used to introduce the decision aid in clinical practice. RESULTS: The decision aid consists of (1) consultation support instructions in the context of disease control and treatment needs, (2) an overview of available treatment options for axSpA, (3) detailed information on b/tsDMARDs and an interactive option grid that facilitates comparison of characteristics and (4) a final check supporting patients to deliberate on the decision to initiate or switch a b/tsDMARD. Rheumatologists introduced the decision aid in several Dutch rheumatology settings and the Dutch Arthritis Society posted it on their website, social media and in their monthly newsletter. CONCLUSION: We developed an evidence-based decision aid to support axSpA patients who face a treatment decision to initiate or switch a b/tsDMARD and introduced this in clinical practice.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».