Work disability in systemic lupus erythematosus is prevalent and associated with socio-demographic and disease related factors
Notice bibliographique
Résumé
Our objectives were to examine the prevalence of work disability (WD) and factors associated with job loss in systemic lupus erythematosus (SLE) in a large, multi-centered Canadian sample to determine the current prevalence of WD and identify the contribution of disease activity, damage, and co-morbidities with respect to WD in this cohort. Cross-sectional data on WD status from the 1000 Canadian Faces of Lupus database (a multi-center multi-ethnic cohort of SLE patients) along with clinical measures (number of ACR criteria ever, SLICC Damage Index, SLAM, SLEDAI, SF-36 and Charlson Co-morbidity Index scores), demographic features (age, sex, high school education, household income, marital status, disease duration, employment status) and co-morbidities (including self-reported fibromyalgia, arthralgias, depression and fatigue) were used in bivariate and logistic regression analyses. The 1137 SLE patients had a mean age of 50 years (SE 0.75) and mean disease duration was 18 years (SE 0.70); 19.09% were work disabled and 49.78% were employed. Those with WD were more likely than non-WD SLE patients to have: a higher number of ACR criteria for SLE; not completed high school; older age; single marital status; a lower household income; longer disease duration; higher SLICC Damage Index and SLAM scores; lower SF-36 PCS and SF-36 MCS scores; less vigorous activity per week; and fibromyalgia, arthralgias, fatigue and depression (p < 0.05). This contemporary rate of WD is lower than many past reports. Socio-demographic factors, co-morbidities (fibromyalgia and fatigue) and disease related factors were strongly associated with WD. We cannot determine cause and effect as the study was cross-sectional.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».