An Examination of Work Instability, Functional Impairment, and Disease Activity in Employed Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the relationship between the Disease Activity Score 28-joint count (DAS28), Health Assessment Questionnaire (HAQ), and Rheumatoid Arthritis-Work Instability Scale (RAWIS); and to define thresholds for clinical assessments associated with moderate to high RA-WIS. METHODS: Employed patients with RA were evaluated using DAS28, HAQ, and RA-WIS during routine clinics. Relationships between these assessments were evaluated by simple correlation. Multiple linear regression modeling was performed using RA-WIS as an outcome variable and HAQ, DAS28, age, sex, occupation, and disease duration as input variables. Receiver-operating characteristic curves were then formulated to determine optimal DAS28, and HAQ cutoff points for RA-WIS >or= 10, along with the odds ratio (OR). RESULTS: Ninety patients with RA completed the RA-WIS, which was moderately correlated with DAS28 (r =0.53) and HAQ (r = 0.66). Fifty-four percent of RA-WIS was explained by DAS28 (p = 0.002), HAQ (p = 0.001), and sex (p = 0.04). A DAS28 of 3.81 and HAQ of 0.55 were clinically important thresholds. High DAS28 and HAQ were associated with high RA-WIS (OR(DAS) 14.17, OR(HAQ) 25.13, OR(DAS+HAQ) 29.9). CONCLUSION: Functional impairment and disease activity significantly and independently contributed to patient-perceived work instability risk.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».