Neuropsychologic Functioning and Health Status in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite increased severity of lupus in blacks, including more frequent neuropsychiatric manifestations, there is sparse data on neuropsychologic function in black patients with lupus. METHODS: Neuropsychologic functioning and health-related variables were examined among blacks (n = 34) and whites (n = 14) fulfilling American College of Rheumatology criteria for systemic lupus erythematosus. RESULTS: Blacks and whites performed comparably on measures of verbal and visual memory, working memory, and motor speed after controlling for estimates of premorbid cognitive ability. Blacks trended towards poorer performance on specific attention/processing speed measures. Pain, fatigue, depression, anxiety, physical and emotional well-being were unrelated to ethnicity. Blacks exhibited a trend towards greater impairment of physical functioning. Ethnicity-related differences in overall damage, noncognitive neuropsychiatric manifestations, and prevalence of nephritis revealed greater severity among blacks. CONCLUSIONS: Initial differences in premorbid cognitive function possibly contribute to disparate clinical outcomes, including a greater proportion of blacks exhibiting subnormal neurocognitive performance. Blacks evidencing lower premorbid ability may be at greater vulnerability for poorer functional outcomes (eg, coping skills, medical compliance and employment) if they experience disease-related cognitive dysfunction.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».