Deterioration in the health-related quality of life of persons with multiple sclerosis: the possible warning signs
Notice bibliographique
Résumé
Baseline data from a population-based study examining the health-related quality of life (HRQL) of MS patients about to begin disease modifying therapy was used to determine the factors associated with the HRQL of Saskatchewan adults with relapsing-remitting MS. Participants completed a self-report questionnaire regarding demographic and socioeconomic status, fatigue, comorbid medical conditions, disability level (EDSS), number of attacks in past 6 months, illness intrusiveness (Illness Intrusiveness Ratings Scale), depression (Beck Depression Inventory), and HRQL (SF-36 Health Status Survey). Multiple linear regression models were used to identify the factors associated with the physical and mental health summary scores of the SF-36. We found poorer physical HRQL in those who are female; older; not working; have musculoskeletal or respiratory problems; greater fatigue, higher disability scores, and more MS attacks. High illness intrusiveness; digestive system problems; genitourinary problems; and headaches were associated with poorer mental HRQL. Interestingly, we found an interaction between sex and age in mental HRQL, with worse mental health in older men but better mental health in older women. These findings may assist health care providers in identifying patients who may be at risk for decline in their HRQL, permitting appropriate and timely interventions.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».