Factors Explaining the Discrepancy Between Physician and Patient Global Assessment of Joint and Skin Disease Activity in Psoriatic Arthritis Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the extent and determinants of discordance in scoring between patient global assessment (PtGA) and physician global assessment (PhGA) in patients with psoriatic arthritis (PsA). METHODS: A cross-sectional and longitudinal analysis of data was conducted in patients attending a large PsA clinic. The difference between PtGA and PhGA (each measured on a scale of 0-10, with 0 indicating best status and 10 indicating worst status) reflected the discrepancy between the PtGA and PhGA of joint and skin activity and could take values from -10 (higher rating of disease activity by the patient) to 10 (higher rating of disease activity by the physician). Multivariate regression identified variables that contributed significantly to each of the outcomes. The proportion of variability of each outcome explained by each predictor was expressed by the partial R(2) . RESULTS: A total of 565 patients were included in the analysis. Patients tended to score their disease worse than their physicians, with greater discordance for the joints than for the skin (mean ± SD 1.68 ± 2.41 PtGA-PhGA difference for joints, and 0.77 ± 2.66 for skin). Fatigue accounted for 21% of the variation in the difference between PtGA and PhGA for joints. Pain (Rpartial2 = 9%) and disability by Short Form 36 health survey (Rpartial2 = 1.2%) were also important factors, each of which led to higher patient rating; whereas increased tender joint count (Rpartial2 = 16%) and swollen joint count (Rpartial2 = 1.4%) resulted in a higher physician rating of arthritis. CONCLUSION: Fatigue, pain, disability, and tender and swollen joint counts were the most important factors contributing to discrepancy between patient and physician assessment of joint activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».