An international multicentre analysis of current prescribing practices and shared decision-making in psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Shared decision-making (SDM) is advocated to improve patient outcomes in PsA. We analysed current prescribing practices and the extent of SDM in PsA across Europe. METHODS: The ASSIST study was a cross-sectional observational study of PsA patients ≥18 years of age attending face-to-face appointments between July 2021 and March 2022. Patient demographics, current treatment and treatment decisions were recorded. SDM was measured by the clinician's effort to collaborate (CollaboRATE questionnaire) and patient communication confidence (PEPPI-5 tool). RESULTS: A total of 503 patients were included from 24 centres across the UK, France, Germany, Italy and Spain. Physician- and patient-reported measures of disease activity were highest in the UK. Conventional synthetic DMARDs constituted a higher percentage of current PsA treatment in the UK than continental Europe (66.4% vs 44.9%), which differed from biologic DMARDs (36.4% vs 64.4%). Implementing treatment escalation was most common in the UK. CollaboRATE and PEPPI-5 scores were high across centres. Of 31 patients with low CollaboRATE scores (<4.5), no patients with low PsAID-12 scores (<5) had treatment escalation. However, of 465 patients with CollaboRATE scores ≥4.5, 59 patients with low PsAID-12 scores received treatment escalation. CONCLUSIONS: Higher rates of treatment escalation seen in the UK may be explained by higher disease activity and a younger cohort. High levels of collaboration in face-to-face PsA consultations suggests effective implementation of the SDM approach. Our data indicate that in patients with mild disease activity, only those with higher perceived collaboration underwent treatment escalation. Prospective studies should examine the impact of SDM on PsA patient outcomes. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov, NCT05171270.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».