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Record W4416588711 · doi:10.1055/s-0045-1811338

Bewegungsempfehlungen für Personen mit entzündlich rheumatischen Erkrankungen und Arthrose: 2025 Update

2025· article· W4416588711 on OpenAlexaff
A-K Rausch Osthoff, T. P. M. Vliet Vlieland, Ricardo J O Ferreira, Raj Amarnani, Simone Battista, Deniz Bayraktar, Vladimira Boyadzhieva, Nina Brodin, Angela Cox, Thomas Davergne, Mehmet Tuncay Duruöz, Bente Appel Esbensen, Camilla Fongen, K.‐P. Günther, Yves Henrotin, Carsten Bogh Juhl, Norelee Kennedy, Uta Kiltz, Keegan Knittle, George S. Metsios, Michael T. Nurmohamed, V. Romero Pazos, Thijs Willem Swinnen, T. Thomsen, Lydia Warburton, Karin Niedermann

Bibliographic record

Venuephysioscience · 2025
Typearticle
Language
FieldMedicine
TopicRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Canadian institutionsResearch Canada
Fundersnot available
KeywordsDiseaseRheumatic diseaseAnkylosing spondylitisRheumatologyPhysical exercise

Abstract

fetched live from OpenAlex

Einleitung Die Europäische Fachgesellschaft für Rheumatologie (European Alliance of Associations for Rheumatology, EULAR) veröffentlichte erstmals 2018 Empfehlungen für körperliche Aktivität (KA) bei Menschen mit entzündlich rheumatischen Erkrankungen und Arthrose. Diese bedurften einer Aktualisierung, da die Weltgesundheitsorganisation WHO 2020 aktualisierte Leitlinien für KA und sitzendes Verhalten veröffentlichte und in der Zwischenzeit eine Vielzahl von Interventionsstudien zur Förderung von KA bei Personen mit rheumatoider Arthritis, Spondyloarthritis, Hüft- und Kniegelenksarthrose veröffentlicht wurden. Material und Methodik Das Vorgehen entsprach dem EULAR Standard-Prozedere für die Erstellung von Empfehlungen. Eine Arbeitsgruppe aus 24 interprofessionellen Expert*innen, einer Patientenvertreterin und 2 Methodologen aus 17 europäischen Ländern traf sich mehrfach im Plenum und in Kleingruppen, um die Forschungsfragen für die Literatursuche zu definieren und Anpassungen der Empfehlungen für KA zu diskutieren. Als Grundlage hierfür wurde ein Update der systematischen Literatursuche für den Zeitraum 4/2017 bis 8/2024 durchgeführt. Auf Basis der aktuellen Evidenz wurden bei einem Konsens von mindestens 75% bestehende Empfehlungen angepasst bzw. neue Empfehlungen formuliert. Abschließend stimmte jedes Mitglied der Expertengruppe anonym über den Grad seiner Zustimmung und des Impacts der finalen Empfehlungen, sowie deren Machbarkeit bezüglich Implementierung auf einer Skala von 0=gar nicht bis 10=maximal) ab. Ergebnisse Basierend auf 59 systematischen Literaturübersichtsarbeiten, 35 randomisiert- kontrollierten Studien und 25 qualitativen Studien, formulierte die Expertengruppe drei übergeordnete Prinzipien und elf Empfehlungen. Neu schließen diese auch sitzendes Verhalten, sowie technologiebasierte Interventionen zur Förderung von KA ein. Alle 26 Personen der Arbeitsgruppe nahmen an der abschließenden Abstimmung teil, die durchschnittliche Zustimmung lag zwischen 9.0 und 9.8 für alle übergeordnete Prinzipien und Empfehlungen. Für die Empfehlungen wurden deren Impact und die Machbarkeit der Implementierung durchschnittlich zwischen 8.3 bis 9.2 respektive 7.2 bis 8.5 bewertet. Zusammenfassung Die EULAR Empfehlungen für KA wurden aktualisiert und umfassen nun drei übergreifende Prinzipien und elf Empfehlungen, welche neue relevante Aspekte wie z.B. sitzendes Verhalten und technologiebasierte Interventionen einschließen. Ein Plan für die Verbreitung und Umsetzung einschließlich Qualitätsindikatoren, welche die Bewertungen der Auswirkungen und der Durchführbarkeit berücksichtigen, wird derzeit entwickelt. Publication History Article published online: 24 November 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0050.003
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.330 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
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