Patient preference disability questionnaire in systemic sclerosis: A cross‐sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess patient priorities concerning disability in systemic sclerosis (SSc). METHODS: A total of 150 SSc patients (22 men) fulfilling the American College of Rheumatology and/or LeRoy and Medsger criteria for SSc were evaluated by the McMaster Toronto Arthritis Patient Preference Disability Questionnaire (MACTAR), Karnofsky performance status (KPS), Cochin Hand Function Scale, Health Assessment Questionnaire (HAQ), Hospital Anxiety and Depression Scale, Mouth Handicap in SSc (MHISS) scale, and global perception regarding their health status. Correlations between scores were analyzed using Spearman's coefficient. Logistic regression analysis was used to determine factors associated with patients' global perception of their health. RESULTS: Of the patients investigated, 81 (54%) had limited cutaneous SSc, 65 (43.3%) diffuse SSc, and 4 (2.7%) limited SSc. The 3 disability domains most often cited were walking (82 patients [54.6%]), housekeeping (67 patients [44.6%]), and sport activities (59 patients [39.3%]). The MACTAR score correlated moderately with KPS (r = 0.58) but only weakly with the HAQ score (r = 0.38). In multivariate analysis, 2 factors were associated with patients' negative global perception of their health status: KPS (odds ratio [OR] 1.07, 95% confidence interval [95% CI] 1.00-1.15) and MHISS score (OR 0.93, 95% CI 0.88-0.99). CONCLUSION: For assessing SSc patient priorities concerning disability, the MACTAR has acceptable construct validity. Its weak correlation with the HAQ suggests that it adds useful information on disability.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».