Percentile benchmarks in patients with rheumatoid arthritis: Health Assessment Questionnaire as a quality indicator (QI)
Notice bibliographique
Résumé
Physicians are in need of a simple objective, standardized tool to compare their patients with rheumatoid arthritis, as a group and individually, with national standards. The Disability Index of the Health Assessment Questionnaire (HAQ-DI) is a simple, robust tool that can fulfill these needs. However, use of this tool as a quality indicator (QI) is hampered by the unavailability of national reference values or benchmarks based on large, multicentric, heterogenous longitudinal patient cohorts. We utilized the 20-year longitudinal prospective data from 11 data banks of Arthritis Rheumatism and Aging Medical Information to calculate reference values for HAQ-DI. Overall, 6436 patients with rheumatoid arthritis were longitudinally followed for 32,324 person-years over the 20 years from 1981 to 2000. There were 64,647 HAQ-DI measurements, with an average of 19 measurements per person. Overall, 75% of patients were women and 89% were Caucasian; the median baseline age was 58.4 years and the median baseline HAQ-DI was 1.13. Few patients were treated with biologics. The HAQ-DI values had a Gaussian distribution except for the approximately 10% of observations showing no disability. Percentile benchmarks allow disability outcomes to be compared and contrasted between different patient populations. Reference values for the HAQ-DI, presented here numerically and graphically, can be used in clinical practice as a QI measure to track functional disability outcomes and to measure response to therapy, and by arthritis patients in self-management programs.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».