Chronic glucocorticoid management in neuromuscular disease: A survey of neuromuscular neurologists
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Glucocorticoids (GC) are first-line therapy for many neuromuscular diseases. There is a lack of guidelines regarding the prevention and management of GC complications in the context of neuromuscular disease, introducing the potential for practice variation, that may compromise quality of care. Our aim was to evaluate the practice patterns among Canadian adult neuromuscular neurologists on the screening, management, and treatment of GC-related complications and to identify variances in practice. METHODS: A web-based anonymous questionnaire was disseminated to 99 Canadian adult neuromuscular neurologists. Questions addressed patterns of screening, prevention, monitoring, and treatment of GC-induced adverse events, including infection prophylaxis, vaccination, bone health, hyperglycemia, and other complications. RESULTS: Seventy-one percent completed the survey. Of those, 52% perform screening blood work prior to initiating GC, 56% screen for infections, and 18% for osteoporosis. The majority monitor glycemic control and blood pressure (>85%). Thirty-two (46%) reported that they do not primarily monitor GC complications, but rather provide recommendations to the primary care physician. Pneumocystis jiroveci pneumonia prophylaxis was never used by 29%, and 29% recommend vaccinations prior to GC initiation. Calcium supplementation was recommended by 80% to prevent osteoporosis. Only 36% were aware of any existing guidelines for preventing GC complications, and 91% endorsed a need for neurology-specific guidelines. DISCUSSION: There is substantial variability in the management of GC adverse effects among neuromuscular neurologists, often not corresponding to limited published literature. Our results support the need for improved education and neurology-specific guidelines to help standardize practice and improve and prevent complications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».