Work Disability in Early Systemic Sclerosis: A Longitudinal Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study work disability (WD) with reference to levels of sick leave and disability pension in early systemic sclerosis (SSc). METHODS: Patients with SSc living in the southern part of Sweden with onset of their first non-Raynaud symptom between 2003 and 2009 and with a followup of 36 months were included in a longitudinal study. Thirty-two patients (26 women, 24 with limited SSc) with a median age of 47.5 years (interquartile range 43-53) were identified. WD was calculated in 30-day intervals from 12 months prior to disease onset until 36 months after, presented as the prevalence of WD per year (0-3) and as the period prevalence of mean net days per month (± SD). Comparisons were made between patients with different disease severity and sociodemographic characteristics, and between patients and a reference group (RG) from the general population. RESULTS: Seventy-eight percent had no WD 1 year prior to disease onset, which decreased to 47% after 3 years. The relative risk for WD in patients with SSc compared with RG was 0.95 (95% CI 0.39-2.33) at diagnosis, and increased to 2.41 (1.28-4.55) after 3 years. There were no significant correlations between WD and disease severity, but between WD and years at workplace (rs = -0.72; p = 0.002), education (rs = -0.51; p = 0.004), and sickness absence the month before disease onset (rs = 0.58; p = 0.001), respectively. CONCLUSION: Considerable increase in WD was noted 3 years after disease onset. Limited education, fewer years at workplace, and sickness absence before disease onset may be risk factors for sustained WD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».