D.4 International consensus recommendations for the management of glucocorticoid complications in neuromuscular disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adverse effects and risks associated with glucocorticoid (GC) treatment are frequently encountered in immune-mediated neuromuscular disorders. However, significant variability exists in the management of these complications. Our aim was to establish international consensus guidance on the management of GC-related complications in neuromuscular disorders. Methods: An international task force of 15 experts was assembled to develop clinical recommendations for managing GC-related complications in neuromuscular patients. The RAND/UCLA Appropriateness Method (RAM) was employed to formulate consensus guidance statements. Initial statements were drafted following a comprehensive literature review and were refined based on anonymous expert feedback, with up to three rounds of email voting to achieve consensus. Results: Consensus was reached on statements addressing general patient care, monitoring during GC therapy, osteoporosis prevention, vaccinations, infection screening, and prophylaxis for Pneumocystis jiroveci pneumonia. A multidisciplinary approach to managing GC-related complications was highlighted as a key recommendation. Conclusions: This represents the first consensus guidance in the neurological literature on GC complications, and offer clinicians structured guidance on mitigating and managing common adverse effects associated with both short- and long-term GC use. They also provide a foundation for future debate, quality improvement, research work in this area.
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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 | 0,078 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
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 ».