Determinants of health status in fibromyalgia: a comparative study with systemic lupus erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare perceived health status in women with fibromyalgia (FM) and systemic lupus erythematosus (SLE) using the Medical Outcomes Study (MOS) Short Form Health Survey (SF-36); and to identify determinants of physical and mental health in each patient group. METHODS: A cross sectional study of 46 women with FM (mean age 48.13 yrs, SD 9.40) and 59 women with SLE (mean age 42.36 yrs, SD 11.31). Patients with FM were recruited from a rheumatology clinic and a rheumatology practice, while patients with SLE were recruited from 4 rheumatology clinics. Clinical examination determined disease activity (by Systemic Lupus Activity Measure) in SLE and a tender point count was used for FM. Patients completed questionnaires assessing health status (SF-36), stress (Hassles), social support (Social Support Questionnaire 6), and coping (Coping Inventory for Stressful Situations). RESULTS: Patients with FM reported more impairment on the following SF-36 subscales: physical function (p < 0.001), role physical (p < 0.001), bodily pain (p < 0.001), and vitality (p < 0.001). Physical component summary scores were also significantly lower (p < 0.001) for the FM group. Four hierarchical regression analyses were computed to determine factors related to physical and mental health in each patient group, with the following variables in the equation: age, income, disease activity (Step 1), hassles (Step 2), emotional and task coping, and social support (Step 3). Better physical health in FM was related to higher income (R2 = 0.17, p < 0.05). In the SLE group, better physical health was associated with younger age, less disease activity, and lower hassles (R2 = 0.37, p < 0.0001). Worse mental health among women with FM was associated with more hassles, more emotional coping, and less satisfaction with social support (R2 = 0.64, p < 0.0001), while lower income, higher hassles, and more emotional coping were linked to worse mental health in SLE (R2 = 0.46, p < 0.0001). CONCLUSION: Health related quality of life (HRQL) is impaired among women with FM and SLE, with FM patients reporting greater impairment along several dimensions. Enhancing the HRQL of patients with FM and SLE requires targeting specific modifiable psychosocial factors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».