A Multidimensional Model of Fatigue in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate a multidimensional model testing disease activity, mood disturbance, and poor sleep quality as determinants of fatigue in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHOD: The data of 106 participants were drawn from baseline of a randomized comparative efficacy trial of psychosocial interventions for RA. Sets of reliable and valid measures were used to represent model constructs. Structural equation modeling was used to test the direct effects of disease activity, mood disturbance, and poor sleep quality on fatigue, as well as the indirect effects of disease activity as mediated by mood disturbance and poor sleep quality. RESULTS: The final model fit the data well, and the specified predictors explained 62% of the variance in fatigue. Higher levels of disease activity, mood disturbance, and poor sleep quality had direct effects on fatigue. Disease activity was indirectly related to fatigue through its effects on mood disturbance, which in turn was related to poor sleep quality. Mood disturbance also indirectly influenced fatigue through poor sleep quality. CONCLUSION: Our findings confirmed the importance of a multidimensional framework in evaluating the contribution of disease activity, mood disturbance, and sleep quality to fatigue in RA using a structural equation approach. Mood disturbance and poor sleep quality played major roles in explaining fatigue along with patient-reported disease activity.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».