Knowledge of and Stated Adherence to the 2020 ACR Guideline for Gout Management: Results of a Survey of US Rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
Objective This report evaluates rheumatologists' stated adherence to and agreement with the 2020 American College of Rheumatology (ACR) Guideline for the Management of Gout. Methods A 57-item questionnaire was administered to a sample of US rheumatologists. Stated adherence scores were based on several guideline recommendations reported to be followed by rheumatologists in practice, whereas stated agreement scores were based on whether respondents always followed the recommendations. Results All 201 rheumatologists approached completed the questionnaire. The mean overall stated adherence score was 11.5 (maximum 15), whereas the mean overall stated agreement score was 7.7 (maximum 14). Less experienced rheumatologists (≤ 8 yrs; n = 49) were likely to claim adherence to more individual ACR recommendations than those with more experience (> 8 yrs; n = 152; mean stated adherence score: 12.3 vs 11.3;P≤ 0.05). Rheumatologists who claimed to see ≤ 75 patients with gout in 6 months (n = 66) had a mean stated adherence score of 12.1 vs 11.2 for those who claimed to have seen > 75 patients (P≤ 0.05). Approximately 78% of rheumatologists claimed to follow the guideline for initiating urate-lowering therapy (ULT), and 89% were likely to prescribe allopurinol as a first-line ULT. Claimed adherence to recommendations for dosing was lower (febuxostat: 43%; allopurinol: 39%). Rheumatologists from academic settings were more likely to prescribe an interleukin-1 inhibitor for gout flares. Conclusion The self-reported practice of the surveyed US rheumatologists was generally concordant with the 2020 ACR Guideline for the Management of Gout. However, there were gaps in guideline knowledge and stated adherence among rheumatologists, mainly concerning the dosing of treatment regimens.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».