Factors Associated with Health-Related Quality of Life in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Much research has gone into the assessment of function and health-related quality of life (HRQOL) in those with multiple sclerosis (MS). The Medical Outcomes Study 36-item short form (SF-36) has been widely used in this population but current recommendations are that it be supplemented with condition-specific measures such as the MS Quality of Life Inventory (MSQLI) and the MS Functional Composite (MSFC). The goal of the baseline component of this study was the measurement of generic and condition-specific HRQOL, and the identification of factors associated with these outcomes. METHODS: HRQOL was assessed at the baseline phase of a longitudinal study. Participants completed the assessment during their regularly scheduled clinic visit. RESULTS: 300 of 387 eligible patients agreed to participate, for a response rate of 77.5%. Age ranged from 22 to 77 years, while duration of MS ranged from 1 to 47 years. Mean SF-36 scores were well below age- and sex-adjusted normative data. Only 240 completed the MSFC component. Higher EDSS, use of support services, pain medications, clinical depression and antidepressant use were associated with poorer HRQOL, while higher income and education were associated with better HRQOL. CONCLUSIONS: There is a substantial burden of illness associated with MS when compared to normative HRQOL data. This was more pronounced in physically- than in mentally-oriented domains. Assessment of HRQOL provides a valuable complement to the EDSS by providing information about the patient perception of function and HRQOL beyond that which can be obtained by physical assessment alone.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».