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Enregistrement W1970581960 · doi:10.3899/jrheum.141363

Predictors of Longterm Changes in Body Mass Index in Rheumatoid Arthritis

2015· article· en· W1970581960 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua F. Baker, Grant W. Cannon, Said A. Ibrahim, Candace Haroldsen, Liron Caplan, Ted R. Mikuls

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesClinical Science Research and DevelopmentUniversity of Nebraska Medical CenterHealth Services Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineBody mass indexRheumatoid arthritisInternal medicineArthritisPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Low body mass index (BMI) is a risk factor for poor longterm outcomes in rheumatoid arthritis (RA). The purpose of this study was to identify factors associated with longterm changes in BMI. METHODS: Subjects with RA from the Veterans Affairs (VA) Rheumatoid Arthritis (VARA) Registry (n = 1474) were studied. Information on inflammatory markers, presence of erosions, and smoking status were extracted from the VARA database. BMI was extracted from VA electronic medical records within 14 days of each visit date. VA pharmacy records were queried to identify prescriptions for specific RA therapies within 1 month of the visit date. We used robust generalized estimating equations marginal regression models to calculate independent associations between clinical variables and BMI over time. Similar models determined predictors of change in weight and risk of weight loss over the subsequent study observation period. RESULTS: Increasing age, active smoking, and the presence of erosions at baseline were associated with lower BMI. Weight decreased over time among older adults. Factors associated with greater reductions in BMI over time and a greater risk of weight loss were higher inflammatory markers, smoking, older age, higher BMI, and less subsequent improvement in inflammation. Methotrexate use was associated with a lower risk of weight loss. The use of prednisone or anti-tumor necrosis factor therapies was not associated with change in BMI or the risk of weight loss independent of other factors. CONCLUSION: Greater age, greater inflammatory activity, and active smoking are associated with greater weight loss in RA over time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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