Differences in Longitudinal Disease and Treatment Characteristics of Patients with Rheumatoid Arthritis Replying and Not Replying to a Postal Questionnaire. Experience from a Biologics Register in Southern Sweden
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies on patients not answering postal questionnaires are scarce. We assessed the demographics and longitudinal disease and treatment characteristics of patients with rheumatoid arthritis (RA) in a Swedish biologics register who replied and who did not reply to a postal questionnaire. METHODS: In the South Swedish Arthritis Treatment Group register, we have detailed disease severity characteristics at baseline and at followup for rheumatology patients taking biologic drugs. In 2005 a questionnaire on smoking, comorbidities, education, and ethnicity was sent to 1234 RA patients who had started their first biologic drug. RESULTS: In total, 989 subjects (80%) answered the questionnaire. The 245 (20%) who did not answer generally had more severe RA [higher Disease Activity Score, worse Health Assessment Questionnaire score, higher visual analog scale scores for general health and pain at baseline and at followup, and stopped the drug treatment more frequently (72% vs 53%; p=0.0001)]. There were no statistically significant differences in gender and disease duration between those who replied and those who did not reply, but in general the patients who did not reply were younger. CONCLUSION: Patients with RA in a Swedish biologics register not replying to a postal questionnaire had more severe RA and stopped biological drug treatment more frequently. Thus a detailed analysis of prospectively collected data can clarify selection bias introduced by subjects who do not answer a postal questionnaire, which may influence the validity and interpretation of results from postal survey studies.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».