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Enregistrement W4407425167 · doi:10.1016/j.ard.2025.01.017

Systematic literature review informing the EULAR points to consider for patient education in physical activity and self-management of pain during transitional care

2025· article· en· W4407425167 sur OpenAlexaff
Javier Courel‐Ibáñez, Rafael Prieto‐Moreno, Erica Briones‐Vozmediano, Patrocinio Ariza‐Vega, Saskya Angevare, Jordi Antón, Ilaria Bini, Daniel Clemente, Wendy Costello, Diederik De Cock, A. Domjan, Leticia León, Andréa Marques, Kirsten Minden, Ana Filipa Mourão, Aurélie Najm, Seza Özen, Georgina Pimentel, Zainab Saleem, Tomáš Větrovský, Nico Wulffraat, Andrea Zacarías, Yeliz Prior, Loreto Carmona, Fernando Estévez‐López

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesEuropean League Against RheumatismMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésMedicinePhysical therapyAlternative medicineMEDLINEPatient educationIntensive care medicineFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To synthesise existing evidence on transitional care programmes for young people with juvenile-onset rheumatic and musculoskeletal diseases (jRMDs), focusing on their structure and implementation, the qualitative experiences and perceptions of those involved, and the quantitative outcomes associated with these programmes. Together with additional information, these insights have informed the European Alliance of Associations for Rheumatology (EULAR) Points to Consider for patient education in physical activity and self-management of pain in jRMDs during transitional care. METHODS: A systematic literature review was conducted with a broadened scope beyond patient education in physical activity and self-management of pain to provide a comprehensive overview of transitional care in rheumatology, aiming to optimise current strategies, support evidence-based approaches, and identify areas for clinical improvement. The search was conducted in PubMed and the Cochrane Library from inception until November 1, 2023. Descriptive, qualitative, and quantitative studies were included. Two researchers independently conducted the search, screening, data extraction, and quality assessment. RESULTS: From 31 studies, we identified 18 transitional care programmes with key approaches, including individualised and developmentally appropriate plans that often integrate educational strategies. These programmes, which generally aim to increase readiness to transfer, health-related quality of life, and continuity of care, frequently involved multidisciplinary teams and early intervention strategies. Young people with jRMDs and their families reported satisfaction with these transitional care experiences, particularly valuing early self-management support. While these programmes showed potential in promoting positive health outcomes and clinical practices, quantitative evidence supporting their effectiveness is limited, with few experimental studies confirming consistent benefits. CONCLUSIONS: This systematic review highlights the diverse yet fragmented approaches in transitional care for jRMDs, emphasising the need for stronger quantitative evidence. Thus, it is important to conduct further experimental research to optimise existing programmes or develop new ones, ultimately contributing to a smoother transition to adult care and improved long-term outcomes.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,009
Bibliométrie0,0270,023
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,382 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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