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Enregistrement W2042711986 · doi:10.1177/1203475415582317

Loss of Work Productivity and Quality of Life in Patients With Autoimmune Bullous Dermatoses

2015· article· en· W2042711986 sur OpenAlexaff
Kara Heelan, Sander L. Hitzig, Simon R. Knowles, Aaron M. Drucker, Nicole Mittmann, Scott R. Walsh, Neil H. Shear

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune Bullous Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Dermatology Life Quality IndexWork productivityObservational studyCross-sectional studyFunctional impairmentPhysical therapyInternal medicineGerontologyProductivityDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about quality of life and work productivity in autoimmune bullous dermatoses (AIBDs). OBJECTIVE: To determine the impact of AIBDs on quality of life and work productivity. METHODS: An observational cross-sectional study took place between February and May 2013 at an AIBD tertiary referral centre. Ninety-four patients were included. All participants completed the Dermatology Life Quality Index and the Work Productivity and Activity Impairment-Specific Health Problem questionnaires. RESULTS: Responders to treatment had less impairment (P<.001) than nonresponders. Patients with severe AIBD had significantly more impairment that those with mild (P<.001) and moderate (P=.002) AIBD. Greater impairment was associated with higher percentage of work missed. Those with a higher Dermatology Life Quality Index score had greater work impairment and overall activity impairment (P=.041, P=.024). Nonresponders had increased impairment while working (P<.001), overall work impairment (P<.001), and activity impairment (P<.001). Severely affected patients had worse impairment in all Work Productivity and Activity Impairment Questionnaire domains. CONCLUSIONS: AIBD has the potential to be a large burden on ability to work and quality of life. Larger studies are needed to clarify how these domains change over time and whether or not they improve with treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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