The specificity of fatigue in primary biliary cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Quality of life is an important concern for patients with chronic liver disease. We sought to describe the frequency, severity, and associations of fatigue, in patients with primary biliary cirrhosis (PBC). We performed association testing between PBC-40 multidomain disease-specific quality of life responses and clinical findings. Three hundred twenty-seven patients from a single clinic with PBC (94% female, 92% AMA-positive) were evaluated. The average age was 57 years and average disease duration 7.2 years. Verbally reported fatigue was noted in 48% but present in the overwhelming majority on PBC-40 completion, with 44% having moderate or severe symptoms. Of those not complaining of fatigue clinically, 25% documented moderate or severe fatigue by questionnaire. Age had an inverse relationship with fatigue (P < 0.01), whereas body mass index (BMI) was positively associated (P < 0.01), as was the presence of pruritus (P < 0.001), sicca symptoms (P < 0.001), depression (P < 0.001), fibromyalgia (P < 0.004), and scleroderma (P < 0.05). For those with varices (P < 0.05) or cirrhosis clinically (P < 0.05), higher fatigue scores were noted, although those who initially presented with noncirrhotic disease had higher scores at the time of testing (P < 0.005). Fatigue was associated with greater use of prescription medication (P < 0.01), in particular for antipruritics (cholestyramine: P < 0.001; rifampin: P < 0.001), proton pump inhibitors (P < 0.002), beta-blockers (P < 0.02), and antidepressants (P < 0.001), whereas those taking calcium and vitamin D appeared less fatigued (P < 0.05). In a multivariate model, calcium and vitamin D use, BMI, stage of disease at diagnosis, as well as symptomatic fatigue or pruritus, were significant. Biochemical response to UDCA was not associated with lower fatigue scores. CONCLUSION: Attempts at defining the biological basis of fatigue in patients with PBC, and improving its treatment, must account for its multifactoral causes.
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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) | 0,000 | 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 ».