The Work Instability Scale for rheumatoid arthritis predicts arthritis‐related work transitions within 12 months
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Among people with arthritis, the need for work transitions may signal a risk for more adverse work outcomes in the future, such as permanent work loss. Our aim was to evaluate the ability of the Work Instability Scale for Rheumatoid Arthritis (RA-WIS) to predict arthritis-related work transitions within a 12-month period. METHODS: Workers with osteoarthritis or rheumatoid arthritis (n = 250) from 3 clinical sites participated in self-administered surveys that assessed the impact of health on employment at multiple time points over 12 months. Multivariable logistic regressions were conducted to assess the ability of the RA-WIS (range 0-23, where 23 = highest work instability) to predict 4 types of work transition: reductions in work hours, disability leaves of absence, changes in job/occupation, or temporary unemployment, assembled as a composite outcome. Covariates assessed include age, sex, education, marital status, income, pain intensity, disease duration, and the Health Assessment Questionnaire. Areas under the receiver operating characteristic curves (AUROCCs) were also assessed to further examine the predictive ability of the RA-WIS and to determine optimal cut points for predicting specific work transitions. RESULTS: After 12 months, 21.7% (n = 50 of 230) of the participants had indicated at least one arthritis-related work transition. Higher baseline RA-WIS was predictive of such an outcome (relative risk [RR] 1.05 [95% confidence interval (95% CI) 1.00-1.11]), particularly at >17 (RR 2.30 [95% CI 1.11-4.77]). The RA-WIS cut point of >13 was found to be most accurate for prediction (AUROCC 0.68 [95% CI 0.58-0.78]). CONCLUSION: The RA-WIS demonstrated the ability to predict arthritis-related work transitions within a short timeframe, and could be a promising measurement candidate for risk prognostication where work disability outcomes are of concern.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».