The LupusQoL and Associations with Demographics and Clinical Measurements in Patients with Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Having developed and validated a disease-specific health-related quality of life (HRQOL) measure for patients with systemic lupus erythematosus (SLE), the LupusQoL, we determined its relationship to demographic and clinical measurements in a group of patients with SLE. METHODS: A group of 322 outpatients completed the LupusQoL. Demographic (age, sex, marital status, ethnicity) and clinical variables (disease duration, disease activity, damage) were recorded. Associations between the 8 LupusQoL domains and age, disease duration, disease activity, and damage were explored using Spearman's correlation coefficients. Differences in LupusQoL scores were examined for sex and marital status using the Mann-Whitney U test. Ethnic groups were compared using ANOVA. RESULTS: All domains of LupusQoL were impaired, with fatigue (56.3) being the worst affected and body image (80.0) the least. The correlations between the LupusQoL domain scores and age (r = -0.01 to -0.22) and disease duration (r = 0 to 0.16) were absent or weak. Similarly, there were no significant differences in the LupusQoL scores regarding sex, marital status, or the 3 main ethnic groups (Black-Caribbean, Asian, White). Although there were statistically significant correlations between the scores of the LupusQoL domains and some scores of the British Isles Lupus Assessment Group index (r = -0.22 to 0.09) and the Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index (r = -0.29 to 0.21), these were weak. CONCLUSION: HRQOL was impaired in this cohort of outpatients with SLE as assessed by the validated lupus-specific LupusQoL. There were no clinically important associations between the 8 domains of the LupusQoL and clinical or demographic variables in this group of patients. Thus, the LupusQoL is a relatively independent outcome measure in patients with SLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».