Chronic Conditions and Health Problems in Rheumatic Diseases: Comparisons with Rheumatoid Arthritis, Noninflammatory Rheumatic Disorders, Systemic Lupus Erythematosus, and Fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe and compare the prevalence of lifetime and current self-reported comorbidity and associated quality of life in 4 rheumatic diseases, and to investigate comorbid conditions in light of the overlap between the index condition and comorbid conditions (CC), and in the context of symptom-type diagnoses. METHODS: We studied comorbidity in 11,704 patients with fibromyalgia (FM), systemic lupus erythematosus (SLE), rheumatoid arthritis (RA), and noninflammatory rheumatic disorders (NIRD). Patients completed semiannual self-reports relating to 22 present and past illnesses and completed the EuroQol (EQ-5D) utility index. RESULTS: CC were most common in FM, followed by SLE. FM comorbidity was dominated by depression, mental illness, and symptom-type comorbidity (e.g., gastrointestinal and genitourinary disorders). In SLE, there were substantial increases in hypertension, depression, cataract, fractures, and cardiovascular and cerebrovascular, neurologic, lung, gall bladder and endocrine disorders compared with RA. Any current CC reduced the EQ-5D utility by 0.08 to 0.16 units. The lowest EQ-5D score was noted for current psychiatric illness (0.55) and current depression (0.60). CONCLUSION: Four patterns of comorbidity emerged: that associated with aging; that associated with aging but enhanced by the index condition, as in SLE and cardiovascular disease; comorbidity that is part of the symptoms complex of the index condition; and CC that represent lifetime traits or manifestations of the underlying illness. Depression was the most strongly associated correlate of EQ-5D quality of life, and current depression was present in about 15% of patients with RA or NIRD and 34% to 39% of those with SLE and FM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».