Association of social support with quality of life in patients with polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine the impact of social support on quality of life (QoL) in patients with polyneuropathy. One hundred and fifty-four patients with polyneuropathy were enrolled from a neuromuscular clinic. The QoL Instrument and the Medical Outcome Study-Social Support Survey (MOS-SSS) were used to assess QoL and social support, respectively. Disease severity and clinical factors were also assessed. Neuropathy patients had a lower QoL compared to a previously published normative sample (p < 0.0001) and an MOS-SSS comparable to other patients with chronic disease. Social support correlated weakly with the self esteem and emotional well being mental health dimensions (rs :0.20-0.38) but not the physical health QoL (PH-QoL) domains. Physical and mental QoL also correlated significantly with presence of pain (rs : -0.39 and -0.42, respectively) and number of autonomic symptoms (rs : -0.39 and -0.30, respectively). Social support independently predicts MH-QoL when controlling for age, gender, pain, and the Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS; p < 0.0001). TCNS and gender are independently related to PH-QoL (p < 0.05). This study demonstrates that improved social support serves as an independent predictor of MH-QoL when controlling for age, gender, pain, and severity of neuropathy. Future studies examining the effects of improving social support on QoL in patients with polyneuropathy are recommended.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».