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Enregistrement W2016190979 · doi:10.1097/01.rhu.0000182149.67967.cc

Neuropsychologic Functioning and Health Status in Systemic Lupus Erythematosus

2005· article· en· W2016190979 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas A. Doninger, Joseph W. Fink, Tammy O. Utset

Notice bibliographique

RevueJCR Journal of Clinical Rheumatology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésNeurocognitiveMedicineCognitionAnxietyEthnic groupClinical psychologyCognitive skillDepression (economics)Effects of sleep deprivation on cognitive performancePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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