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Enregistrement W4410055779 · doi:10.1016/j.jbspin.2025.105919

Diagnostic accuracy and trajectories of referrals for gout to rheumatology

2025· article· en· W4410055779 sur OpenAlex
Timothy S.H. Kwok, Tripti Papneja, Vandana Ahluwalia, Gregory Choy, Raman Joshi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJoint Bone Spine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGoutRheumatologyJoint boneInternal medicineMedical physicsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Non-rheumatologists, especially those in acute care specialties, are accurate in diagnosing gout, suggesting care gaps stem from suboptimal treatment, rather than inaccurate diagnosis • Gout mimickers include conditions with mono/oligoarticular involvement and/or intermittent periods of disease flares • Male sex, serum urate ≥500 µmol/L, lower extremity monoarthritis and symptom duration ≤2 weeks may be useful at point of referral triage to ascertain a final gout diagnosis Objectives: To evaluate diagnostic accuracy and trajectories of gout referrals to rheumatology including factors associated with an accurate diagnosis. Methods: We performed a retrospective cohort study of referrals at 4 rheumatology clinics in Brampton, Canada from December 2019 to January 2023. We assessed gout diagnostic accuracy referenced to the rheumatologist’s “gold standard” diagnosis, describing alternative final diagnoses. Using multivariable logistic regression, we identified factors associated with an accurate gout diagnosis. Results: Among 4,315 patients, 216 were diagnosed with gout. Of 191 gout referrals (mean (SD) age 58.4 (15.4) years; 77.0% male), the diagnosis was unchanged in 159 (83.2%) patients with alternative diagnoses comprising osteoarthritis, autoimmune inflammatory arthritis and calcium pyrophosphate deposition disease. Referring physicians had moderate-to-high sensitivity (73.6%, 95% CI: 67.2–79.4), specificity (99.2%, 95% CI: 98.9–99.5), positive predictive value (83.2%, 95% CI: 77.2–88.2), negative predictive value (98.6%, 95% CI: 98.2–99.0) and inter-rater reliability (Cohen’s kappa: 0.77, 95% CI: 0.72–0.82). Accuracy was highest amongst internists and emergency room physicians. Male sex (OR 14.32, 95% CI: 4.44–46.17), serum urate ≥500 µmol/L (OR 9.10, 95% CI: 2.19–7.78), lower extremity monoarthritis (OR 5.08, 95% CI: 1.59–16.27) and symptom duration ≤2 weeks (OR 3.87, 95% CI 1.23–12.21) were predictive of a final gout diagnosis. Conclusions: Referring providers had reasonably high accuracy in diagnosing gout. Traditional risk factors were associated with concordance with the consultant rheumatologist. Suboptimal gout care likely does not stem at point-of-diagnosis and quality improvement efforts should be focused on mitigating treatment-associated care gaps.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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