The Effects of Sex on Patient Reported Outcomes in Inflammatory Arthritis and Connective Tissue Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Background: It was thought that women report higher pain than men. We studied if there was a sex difference for several patient reported outcomes (PROs) in rheumatic diseases. Materials and Methods: Health Assessment Questionnaire disability index (HAQ-DI) as well as 100 mm Visual Analogue Scale (VAS) for pain, fatigue, sleep disturbance, and patient global assessment were compared cross-sectionally between the sexes for ankylosingspondylitis (AS), psoriatic arthritis (PsA), rheumatoid arthritis (RA), systemic lupus erythematosus (SLE) and systemic sclerosis (SSc). Data were collected using standardized forms administered during routine care. Results: The sample included 136 patients (97 males) with AS, 200 (83 males) with PsA, 232 (40 males) with RA, 199 (12 males) with SLE, and 113 (17 males) with SSc. There were no significant differences in AS. There were sex differences in PsA for HAQ (0.85 females, 0.57 males; p s, 36.8 males; p s, 31.6 males; p s, 36.0 males; p s, 33.1 males; p whereas, in SSc, men had a higher global assessment (52.9 males, 38.1 females; p Conclusions: A significant sex difference was observed in PsA with females reporting worse symptoms. In SSc, global assessments were worse in males possibly due to proportionately more diffuse cutaneous SSc. Sex differences for PROs are not consistent between rheumatic inflammatory diseases in prevalent patients.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».