Mental health status and leisure‐time physical activity contribute to fatigue intensity in patients with spondylarthropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between disease-related variables, leisure-time physical activity (LTPA), and mental health status with fatigue severity in patients with spondylarthropathy (SpA). METHODS: Sixty-six SpA patients completed questionnaires assessing disease activity (Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index [BASDAI]), functional ability (Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index), and health-related quality of life (Short Form 36). LTPA patterns, demographics, and disease-related data were obtained by interview. A clinical examination determined tender point count. Fatigue was assessed with the BASDAI fatigue item. RESULTS: The mean BASDAI fatigue score was 5.5 (SD=2.7) with 59% of the sample obtaining a score > or =5. Disease activity, functional disability, and worse mental health contributed to greater fatigue (R2=0.56). The relationship between exercise duration and fatigue intensity was moderated by mental health status. For patients with poorer mental health scores, exercise did not influence fatigue severity. However, for patients reporting better mental health status, engaging in more LTPA decreased fatigue severity. CONCLUSION: In addition to increased disease activity and functional disability, greater fatigue severity in SpA is associated with poorer mental health status. Integrating regular leisure physical activity into the comprehensive treatment of SpA may be useful for modulating fatigue.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».