Fibromyalgia, Systemic Lupus Erythematosus (SLE), and Evaluation of SLE Activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if fibromyalgia (FM) or fibromyalgia-ness (the tendency to respond to illness and psychosocial stress with fatigue, widespread pain, general increase in symptoms, and similar factors) is increased in patients with compared to those without systemic lupus erythematosus (SLE); to determine whether FM or fibromyalgia-ness biases the SLE Activity Questionnaire (SLAQ); and to determine if the SLAQ is overly sensitive to FM symptoms. METHODS: We developed a 16-item SLE Symptom Scale (SLESS) modeled on the SLAQ and used that scale to investigate the relation between SLE symptoms and fibromyalgia-ness in 23,321 patients with rheumatic disease. FM was diagnosed by survey FM criteria, and fibromyalgia-ness was measured using the Symptom Intensity (SI) Scale. As comparison groups, we combined patients with rheumatoid arthritis and noninflammatory rheumatic disorders into an "arthritis" group and also utilized a physician-diagnosed group of patients with FM. RESULTS: FM was identified in 22.1% of SLE and 17.0% of those with arthritis. The SI scale was minimally increased in SLE. The correlation between SLAQ and SLESS was 0.738. SLESS/SLAQ scale items (Raynaud's phenomenon, rash, fever, easy bruising, hair loss) were significantly more associated with SLE than FM, while the reverse was true for headache, abdominal pain, paresthesias/stroke, fatigue, cognitive problems, and muscle pain or weakness. There was no evidence of disproportionate symptom-reporting associated with fibromyalgia-ness. Self-reported SLE was associated with an increased prevalence of FM that was unconfirmed by physicians, compared to SLE confirmed by physicians. CONCLUSION: The prevalence of FM in SLE is minimally increased compared with its prevalence in patients with arthritis. Fibromyalgia-ness does not bias the SLESS and should not bias SLE assessments, including the SLAQ.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».