Primary Care Provider Educational Tool to Improve Osteoarthritis Management in the Primary Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Osteoarthritis is the most common form of arthritis, and its prevalence is increasing. As a non-inflammatory type of arthritis, it can be managed in the primary care setting with nonsteroid anti-inflammatory drugs, physical and occupational therapy, self-efficacy programs, and orthopedic referral for injections or surgery. At the University of Vermont Health Network, only 1 in 4 patients seen for joint pain have inflammatory arthritis,[1] and our wait time for new patients is 9 months. To address unnecessary referrals to rheumatology, we developed and evaluated an educational tool for differentiating non-inflammatory arthritis from inflammatory arthritis to improve provider comfort with managing osteoarthritis. Methods We conducted a chart review of adult patients diagnosed with osteoarthritis (n=390) at the University of Vermont Medical Center rheumatology clinic between 2020 and 2022 to gather data on referral patterns and outcomes. We used a pilot survey to assess primary care provider baseline comfort with diagnosing and treating osteoarthritis, which informed the creation of a two-page educational tool. The tool was introduced with a brief education session to primary care providers at 27 of 28 clinics in the network. The utility and impact of the tool was assessed with pre- (n=94) and post-intervention (n=32) surveys at 2 months. Results Osteoarthritis was diagnosed at the first visit in 390 patients referred to rheumatology for joint pain, accounting for 9% of all new patient referrals. Only 5% of these patients were seen again in rheumatology clinic and only 3% were found to have an inflammatory disease as a primary or concurrent diagnosis. Prior to the introduction of the tool, clinicians were least comfortable with knowing when to refer to rheumatology and most comfortable with diagnosing osteoarthritis. Post-intervention survey data indicated improvement in overall comfort with managing osteoarthritis (8% improvement, p=0.04) and knowing when to refer to orthopedics (10%, p=0.04). Half of clinicians (50%) reported using the tool in their practice, 63% described value in using the tool in medical education, and 43% in shared decision making. After using the tool, 34% anticipate a reduction in referrals to rheumatology and 9% have already referred fewer patients to rheumatology. Conclusion We developed and distributed an educational tool to primary care providers. Pre- and post-intervention surveys indicate that this was an effective approach for improving PCP comfort in the diagnosis and management of non-inflammatory joint pain with anticipation of fewer referrals to rheumatology resulting in improved access to care. [1.] Thoms BL. Rheumatol Adv Pract 2023;7(3):rkad067.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».