Self Management Behaviors in Rheumatoid Arthritis Patients and Associated Factors in Tehran 2013
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rheumatoid Arthritis (RA) is a systemic, autoimmune and inflammatory disease with an unknown etiology that is associated with progressive joint degeneration, limitation of physical activity and disability. The aim of the study was to evaluate self-management behaviors and their associated factors in RA patients. MATERIAL & METHOD: This cross-sectional study was performed in 2013 on185 patients in Iran. Data were selected through convenient sampling. The collected data included demographic variables, disease related variables, Arthritis Impact Measurement Scale 2 (AIMS-2SF), and Self-Management Behaviors (SMB). Data were analyzed by SPSS17 using Spearman correlation and logistic regression test. RESULT: In this study drug management, regular follow-up, and food supplement were used as the most frequently applied SMB and aquatic exercise, diet, massage therapy, and relaxation were the least common SMBs. Age, education, health status, occupation, marital status, sex, DAS28 (Disease Activity Score 28 joints), and PGA (Physician Global Assessment) were significantly related with SMB. CONCLUSION: The result of the study highlight the influence of demographic variables, health status, and disease related data on SMB. Thus, more studies are required to find factors influencing SMB in order to improve SMB.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».