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Enregistrement W4411846573 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.29

Bridging the Gap: Prednisone Use Patterns in Primary Care Reveal Challenges in Rheumatoid Arthritis Management and Access to Specialist Care

2025· article· en· W4411846573 sur OpenAlexaffvenueabout
C Allyson Jones, Anh Nguyet Pham, Sharon Koehn, Jessica Widdifield, Neil Drummond, Lisa Jasper, Douglas Klein, Cliff Lindeman, Claire Barber

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensResearch CanadaCollege of Physicians and Surgeons of OntarioSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrednisoneMedical prescriptionPharmacistMedical recordRheumatoid arthritisFamily medicineInternal medicinePhysical therapyPharmacyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To examine prednisone prescribing patterns and use among rheumatoid arthritis (RA) patients in Canadian primary care settings, exploring adherence to current guidelines and identifying factors influencing prescribing practices. Methods This mixed-methods study explored perspectives on RA care access through: Qualitative interviews with 33 people living with RA (PlwRA) across Canada Three focus groups with primary care providers (14 physicians, 1 manager, 1 pharmacist) in Alberta Quantitative analysis of prescribing patterns for 597 RA patients (2008-2020) using linked primary care electronic medical records (EMR) and pharmaceutical data from Southern AlbertaPlwRA interviews were guided by the Candidacy Framework[1] and a critical interpretive synthesis of RA literature.[2] Logistic regression analyzed associations between patient/physician characteristics and prednisone use. This approach combined in-depth individual perspectives with broader, generalizable data on RA care access and management. Results Among 597 RA patients identified from primary care EMR, annual point prevalence for prednisone (oral and injection) dispensing increased from 16% in 2008 to 29% in 2020. 65% of RA patients had at least 1 prednisone dispensation during the study period. Patients with higher comorbidity scores (calculated for the entire period of data capture) were more likely to receive prednisone (OR 1.20, 95% CI 1.02-1.41) (Table). 83% of 597 patients with incident DMARD prescriptions also had prednisone prescriptions, indicating its use as bridging therapy. Qualitative data also revealed PCPs’ reliance on prednisone for symptom management during long waits for rheumatologist consultations when no DMARDs were available to them, which ranged from less than a month to over 2 years. PlwRA reported diverse experiences with prednisone, from reluctance due to side effects to dependence for symptom control over extended periods of time. Conclusion Prednisone use in RA management often extends beyond the short-term use recommended in current guidelines, largely due to systemic challenges in accessing timely rheumatology care. While serving as crucial bridging therapy, prolonged prednisone use (continuous use exceeding 3 months) raises concerns about long-term risks. These findings highlight the need for improved care pathways and closer collaboration between rheumatologists and primary care providers to optimize RA management and reduce reliance on extended prednisone use. [1.] Dixon-Woods M. BMC Med Res Methodol 2006;6:35. [2.] Koehn S. BMC Health Serv Res 2024;24:986.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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