Comparison of health‐related outcomes for arthritis, chronic joint symptoms, and sporadic joint symptoms: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine predictors and health outcomes for individuals reporting arthritis, chronic joint symptoms (CJS), or sporadic joint symptoms (SJS) compared to those without arthritis or joint symptoms. METHODS: Data from the 2008 Canadian Community Health Survey (n = 63,134, ages ≥15 years) were used for the analyses. Respondents not reporting arthritis as a long-term chronic health condition diagnosed by a health professional were asked about joint symptoms, excluding the back and neck, over the past 12 months and whether these symptoms were present on most days in the past month (CJS) or not (SJS). Log Poisson regression was used to estimate prevalence ratios (PRs) for reporting arthritis, CJS, and SJS, and for reporting health outcomes (physical activity, pain that limits activity, activity limitation, poor/fair self-rated health, and poor/fair self-rated mental health) and health service use (visits to primary care physicians, specialists, physiotherapists, and chiropractors, and overnight hospital stays). RESULTS: Arthritis was reported by 16.0% of the population, CJS by 10.1%, and SJS by 11.6%. Individuals with arthritis were older than those with CJS or SJS. Women reported arthritis and CJS more often. After adjusting for age, sex, socioeconomic status, lifestyle factors, and comorbidities, PRs of all outcomes were higher for the arthritis and CJS groups than the SJS group, with no significant differences in PRs for the arthritis and CJS groups, except for pain that limits activity. CONCLUSION: CJS were reported by 10% of the adult population. Similarities in outcomes to arthritis suggest that CJS have a substantial impact in the population, and that arthritis management advice is likely needed for this group.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».