Description and prediction of physical functional disability in psoriatic arthritis: A longitudinal analysis using a Markov model approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the longitudinal course of physical functioning in patients with psoriatic arthritis. METHODS: Between June 1993 and June 2003, 341 patients attending the University of Toronto Psoriatic Arthritis Clinic completed 2 or more Health Assessment Questionnaires (HAQs). At the time of administration of each HAQ, patients were assigned to 1 of 3 physical functional disability states, based on their HAQ score. A Markov model that allowed for transitions to and from these 3 disability states was used to characterize the longitudinal course of physical functioning, as well as to identify factors for both progression and regression of disability. RESULTS: Despite patient variability in the course of physical functioning, the following 3 longitudinal patterns were observed: 1) a stable state of disability throughout the entire study period, with 28%, 12%, and 6% of patients experiencing no, moderate, or severe disability, respectively; 2) a steady improvement or deterioration in disability over time (this pattern was observed in 27% of patients); and 3) a fluctuating state of disability, occurring in 27% of the patients. Sex, age, disease duration, number of actively inflamed joints, and number of deformed joints predicted transitions between disability states. CONCLUSION: Although 28% of patients appeared resistant to becoming disabled over the duration of this study, the remaining patients were observed either to experience enduring disability or to move between disability states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».