Screening for Cognitive Impairment in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the association between responses on a screening questionnaire and objective performance on a computer-administered test of cognitive abilities in systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: The Cognitive Symptom Inventory (CSI) and Hospital Anxiety and Depression Scales (HADS) questionnaires were compared in patients with SLE or rheumatoid arthritis (RA). The Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM) was used to evaluate cognitive performance in patients with SLE. Efficiency of performance was measured by "throughput" (number of correct responses per minute) and "inverse efficiency" (response speed/proportion of correct responses). Linear regression was applied to log-transformed CSI scores to examine their associations with ANAM scores and other factors. RESULTS: Patients with SLE (n = 68) or RA (n = 33) were similar in age, sex, ethnicity, and education status (p > 0.05). Patients with SLE had higher total CSI scores (33.6 ± 10.5 vs 29.4 ± 6.8, respectively; p = 0.041) and attention/concentration subscale CSI scores (15.7 ± 5.3 vs 13.3 ± 3.4; p = 0.016) compared to patients with RA. In patients with SLE there was a positive association between CSI scores and neuropsychiatric (NP) events at the time of testing (p = 0.0006), HADS anxiety (p < 0.0001), and depression (p < 0.0001) scores. After adjustment for age, education, disease duration, and NP events at the time of testing, there was no significant association (p > 0.05) between ANAM and CSI scores in patients with SLE. The results were similar using either "throughput" or "inverse efficiency" or the number of impaired ANAM subscales after adjustment for simple reaction time. CONCLUSION: The CSI self-report questionnaire of cognitive symptoms does not reliably screen for efficiency of cognitive processing in patients with SLE. Rather, cognitive complaints reported in the CSI are influenced by the presence of anxiety and depression.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».