Clinical Correlates of Self-reported Physical Health Status in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) is a multisystem disease associated with impaired health-related quality of life (HRQOL). Our objective was to identify the clinical characteristics that correlate with the physical health status of patients with SSc, as assessed by the Medical Outcomes Trust Short Form-36 (SF-36). METHODS: Cross-sectional, multicenter study of 416 patients from the Canadian Scleroderma Research Group Registry. Patients were assessed with detailed clinical histories, medical examinations, and self-administered SF-36. Multiple linear regression was used to assess the relationship between selected demographic and clinical variables and the SF-36 Physical Component Summary (PCS) score. RESULTS: The greatest impairments in the SF-36 were in the domains measuring physical health, and the mean SF-36 PCS score was 37.5 (+/-11.2). In multivariate analysis, significant clinical predictors of the SF-36 PCS were shortness of breath, number of gastrointestinal problems, skin score, swollen joint count, and age. The final model explained 47% of the variance in the SF-36 PCS. CONCLUSION: Clinical characteristics identified as significant correlates of the self-reported physical health status in SSc should each be targets of intervention in order to improve the HRQOL of patients with this disease.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».