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Enregistrement W4385541865 · doi:10.1371/journal.pone.0289645

The GLA:D® Canada program for knee and hip osteoarthritis: A comprehensive profile of program participants from 2017 to 2022

2023· article· en· W4385541865 sur OpenAlexaffabout
James J. Young, Anthony V. Perruccio, Christian Veillette, Rhona McGlasson, Michael G. Zywiel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensCanadian Orthopaedic FoundationBone and Joint CanadaPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Good Life with osteoArthritis in Denmark (GLA:D®) program was implemented in Canada in 2017 with the aim of making treatment guideline-recommended care available to the 4 million Canadians with knee and hip osteoarthritis (OA). This report describes the GLA:D® Canada program, registry and data collection procedures, and summarizes the sociodemographic and clinical profile of participants with knee and hip OA to inform the scientific research community of the availability of these data for future investigations and collaborations. METHODS: The GLA:D® program consists of three standardized components: a training course for health care providers, a group-based patient education and exercise therapy program, and a participant data registry. Patients seeking care for knee or hip OA symptoms and enrolling in GLA:D® are given the option to provide data to the GLA:D® Canada registry. Participants agreeing to provide data complete a pre-program survey and are followed up after 3-, and 12-months. Data collected on the pre-program and follow-up surveys include sociodemographic factors, clinical characteristics, health status measures, and objective physical function tests. These variables were selected to capture information across relevant health constructs and for future research investigations. RESULTS: At 2022 year-end, a total of 15,193 (11,228 knee; 3,965 hip) participants were included in the GLA:D® Canada registry with 7,527 (knee; 67.0%) and 2,798 (hip; 70.6%) providing pre-program data. Participants were 66 years of age on average, predominately female, and overweight or obese. Typically, participants had knee or hip problems for multiple years prior to initiating GLA:D®, multiple symptomatic knee and hip joints, and at least one medical comorbidity. Before starting the program, the average pain intensity was 5 out of 10, with approximately 2 out of 3 participants using pain medication and 1 in 3 participants reporting a desire to have joint surgery. Likewise, 9 out 10 participants report having previously been given a diagnosis of OA, with 9 out 10 also reporting having had a radiograph, of which approximately 87% reported the radiograph showed signs of OA. CONCLUSION: We have described the GLA:D® Canada program, registry and data collection procedures, and provided a detailed summary to date of the profiles of participants with knee and hip OA. These individual participant data have the potential to be linked with local health administrative data registries and comparatively assessed with other international GLA:D® registries. Researchers are invited to make use of these rich datasets and participate in collaborative endeavours to tackle questions of Canadian and global importance for a large and growing clinical population of individuals with hip and knee OA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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