A new decision tree for diagnosis of osteoarthritis in primary care: international consensus of experts
Notice bibliographique
Résumé
Although osteoarthritis (OA) is managed mainly in primary care, general practitioners (GPs) are not always trained in its diagnosis, which leads to diagnostic delays, unnecessary resource utilization, and suboptimal patient outcomes.To address this situation, an International Rheumatologic Board (IRB) of 8 experts from 3 continents developed guidelines for the diagnosis of OA in primary care. The focus was three major topologies: hip, knee, and hand/finger OA. The IRB used American College of Rheumatology diagnostic criteria.Care pathways based on clinical and radiological findings were developed to identify intervention thresholds for GPs/specialists. To optimize usefulness in the primary care setting, the guidelines were formatted as an uncomplicated, but comprehensive one-page decision tree for each topology, highlighting key aspects of the evaluation process and incorporating red flags. In a two-phase validation stage, the draft guidelines were evaluated by rheumatologists and GPs for project execution, content and perceived benefit. The strength of the guidelines lies in their user-friendly diagram and potential for broad application. Such guidelines will allow GPs to make an easy but definite diagnosis of OA and offer clear guidance about situations requiring an expert opinion. The guidelines have potential to improve patient outcomes and reduce the number of unnecessary procedures.This project demonstrated the feasibility of developing easy-to-use and effective visual decision trees to facilitate the diagnosis and management of OA of the hip, knee and hand/finger in primary care. The next step should be to conduct a large impact study of implementation of these recommendations in the diagnostic management of OA in general practice in different areas.
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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 | 0,067 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».