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Enregistrement W2026157769 · doi:10.1002/art.20690

Identification of modifiable work‐related factors that influence the risk of work disability in rheumatoid arthritis

2004· article· en· W2026157769 sur OpenAlexaff
Diane Lacaille, Samuel Sheps, John J. Spinelli, Andrew Chalmers, John M. Esdaile

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatoid arthritisLogistic regressionMedicinePhysical therapyWork (physics)Visual analogue scaleRisk factorDiseaseGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To define work-related factors associated with increased risk of work disability (WD) in people with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Questionnaires were mailed to all RA patients who used a province-wide arthritis treatment program between 1991 and 1998 (n = 1,824). The association between risk factors and WD (defined as no paid work due to RA for at least 6 months) was assessed using multiple logistic regression analysis, controlling for significant sociodemographic and disease-related variables. RESULTS: Of the original 1,824 patients, 581 were eligible and responded to the questionnaire. Work survival analysis revealed a steady rate of WD starting early, with 7.5%, 18%, and 27% work disabled at 1, 5, and 10 years, respectively. Significant determinants in multiple logistic regression were physical function (Health Assessment Questionnaire), pain (visual analog scale), and 6 work-related factors: self employment, workstation modification, work importance, family support toward employment, commuting difficulty, and comfort telling coworkers about RA. CONCLUSION: Work disability occurs early in RA. Novel work-related factors were identified, which are potentially modifiable, to help RA patients stay employed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations105
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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