Thresholds of patient‐reported outcomes that define the patient acceptable symptom state in ankylosing spondylitis vary over time and by treatment and patient characteristics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The patient acceptable symptom state (PASS) is a single-question outcome tool to assess the level of symptoms at which patients with rheumatic diseases consider themselves well. We evaluated whether ankylosing spondylitis (AS) patient characteristics were associated with attaining the PASS and whether these characteristics influenced PASS thresholds for patient-reported outcome (PRO) tools. METHODS: The Adalimumab Trial Evaluating Long-term Efficacy and Safety for Ankylosing Spondylitis was a randomized, placebo-controlled study that evaluated the efficacy and safety of adalimumab in treating AS. The PASS and PROs were assessed over 24 weeks. PASS thresholds for PROs were set as either the 25th or 75th percentiles of the PRO response score. Logistic regression analyses were conducted to determine the associations of particular patient characteristics with the PASS and other response outcomes at 12 weeks (ASessment in Ankylosing Spondylitis International Working Group criteria for 20% improvement [ASAS20], ASAS40, ASAS5/6, ASAS partial remission, and Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index 50% improvement). RESULTS: Age >40 years, disease duration >10 years, female sex, placebo treatment, and English-speaking site were consistently associated with greater PASS thresholds for PROs. Age, male sex, disease duration, and treatment were each independently associated with attainment of the PASS at 12 weeks. Only age and treatment were independently associated with other response outcomes. PASS thresholds also decreased over 24 weeks. CONCLUSION: PASS thresholds for PROs changed over time. These thresholds, as well as the attainment of the PASS, were affected by covariates unrelated to treatment. If confirmed in other studies, these results cast doubt on using the PASS to assess absolute health status in clinical research.
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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 | 0,000 |
| 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 ».