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Enregistrement W2104136700 · doi:10.3899/jrheum.090561

Is Fatigue an Inflammatory Variable in Rheumatoid Arthritis (RA)? Analyses of Fatigue in RA, Osteoarthritis, and Fibromyalgia

2009· article· en· W2104136700 sur OpenAlexvenueno aff
Martin Bergman, Shadi Shahouri, Timothy Shaver, James D. Anderson, David Weidensaul, R. Busch, Shirley Wang, Frederick Wolfe

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibromyalgiaRheumatoid arthritisOsteoarthritisInternal medicinePhysical therapyInflammatory arthritisChronic fatigue syndromeArthritisPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether fatigue is an inflammatory (rheumatoid arthritis; RA) variable, the contributions of RA variables to fatigue, and the levels of fatigue in RA compared with osteoarthritis (OA) and fibromyalgia (FM). METHODS: We studied 2096 RA patients, 1440 with OA, and 1073 with FM in a clinical setting, and 14,607 RA, 3173 OA, and 2487 patients with FM in survey research. We partitioned variables into inflammatory and noninflammatory factors and examined variable contribution to fatigue (0-10 visual analog scale). RESULTS: Factor analysis identified Disease Activity Score-28 (DAS28) and swollen (SJC) and tender joint count (TJC) as a physician-inflammation factor, and patient global assessment, pain, Health Assessment Questionnaire, and fatigue as patient components. Fatigue demonstrated weak correlations with erythrocyte sedimentation rate (ESR; r = 0.071) and SJC (r = 0.112), weak to fair correlations with TJC (r = 0.294), physician global assessment of RA activity (r = 0.384), and DAS28 (r = 0.399), but strong correlation with patient global assessment of severity (r = 0.567). In hierarchical regression analysis, patient global explained 43.1% of DAS28 fatigue variance; when SJC, TJC, and ESR were entered, the explained variance increased to 43.7%. In reverse order, SJC, TJC, and ESR explained 9.2% of the variance, but explained variance increased to 43.7% when patient global was added. The mean clinic fatigue scores were RA 4.9, OA 4.8, FM 7.6; mean survey scores were RA 4.5, OA 4.4, FM 6.3. Adjusted for age and sex, RA and OA fatigue scores were not significantly different. CONCLUSION: Inflammatory components of the DAS28 contribute minimally to fatigue. RA and OA fatigue levels do not differ. Fatigue is not an inflammatory variable and has no unique association with RA or RA therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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