Health‐related quality of life in patients with newly diagnosed antineutrophil cytoplasmic antibody–associated vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Antineutrophil cytoplasmic antibody-associated vasculitis (AAV) can present with a broad spectrum of signs and symptoms. The relative effects of different manifestations on health-related quality of life (HRQOL) are unknown. METHODS: We conducted an individual patient data meta-analysis of baseline Short Form 36 (SF-36) scores from 4 randomized controlled trials of patients with newly diagnosed AAV. We determined the associations between organ manifestations at trial entry and the SF-36 physical composite score (PCS) and mental composite score (MCS) using mixed-effects models adjusted for demographic factors. Associations with each of the 8 domains of the SF-36 were further explored using multivariate multiple regression. RESULTS: SF-36 data were available from 346 patients. Older age (-0.11 points/year [95% confidence interval (95% CI) -0.21, -0.012]; P = 0.029) and neurologic involvement (-5.84 points; P < 0.001) at baseline were associated with lower PCS. Physical functioning scores were the most affected and older age scores (-0.25 points/year [95% CI -0.38, -0.11]; P < 0.001) and neurologic involvement (-8.48 points [95% CI -12.90, -4.06]; P < 0.001) had the largest effects. The MCS was negatively affected only by chest involvement (P = 0.027), but this effect was not exerted in any particular domain. CONCLUSION: In patients with newly diagnosed AAV, HRQOL is complex and incompletely explained by their organ system manifestations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».