Clinical, Psychosocial, and Central Correlates of Quality of Life in Myotonic Dystrophy Type 1 Patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify sociodemographic, clinical, and central correlates of health-related quality of life (HRQoL) in DM1 patients. METHODS: 200 DM1 patients had assessments of muscular impairment, CTG repeats, and intelligence. Validated instruments were used to assess sociodemographic and clinical factors as well as social support, social participation, daytime sleepiness, fatigue, personality, mood, and quality of life. Regression analysis was used to identify correlates of SF-36 physical and mental component summary scores. RESULTS: Patients scored lower on all SF-36 physical health subscales compared with normative data but did not differ with respect to mental health function. Regression analysis revealed that psychological distress, fatigue, severe muscular impairment, emotional stability, not having worked within the last 12 months, and lower intellectual quotient were associated with lower scores in physical health function. Moreover, neuroticism, daytime sleepiness, dissatisfaction with social participation, and lower conscientiousness were associated with lower scores in mental health function. CONCLUSION: DM1 has an impact on SF-36 physical summary scores but not on mental summary scores. Factors such as fatigue, daytime sleepiness, psychological distress, unemployment, and social participation dissatisfaction that significantly affect HRQoL in DM1 are amenable to treatment and psychosocial interventions, namely by providing care that integrate health, social, and community services.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».