Rheumatoid arthritis in Lithuania: Need for external help from the onset of disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the burden of rheumatoid arthritis (RA) in Vilnius, Lithuania, the former socialist country in Eastern Europe, in terms of patients' need for help from other persons and to explore the factors which influence the need for physical help. METHOD: Some 537 patients with RA, registered in Vilnius, answered questions about socio-demographics, disease characteristics, categories of required help, the use of major appliances and adaptations, underwent a clinical examination and filled in the modified health assessment questionnaire (MHAQ) and arthritis impact measurement scale (AIMS). Logistic regression was used to assess which variables from those explored influenced the need for physical help. RESULTS: A total of 230 (42.9%) patients out of 537 were requiring help from other persons, and the proportion was equally high in all the disease duration categories. A quarter of the patients (25.1%) were classified to ACR III and IV functional impairment groups. In multivariate logistic regression model the risk to become dependent on external help ultimately depended on MHAQ (10.32 [CI 95% 6.57; 16.23], p < 0.001) but the use of joint stabilization measures (1.97 [CI 95% 1.06; 3.64], p < 0.01) and 28 tender joints count (1.02 [CI 95% 1.0; 1.06], p < 0.05) were also important. CONCLUSIONS: Nearly half of the patients reported being dependent on others and a quarter of patients were in definite need for that. The functional impairment is the most important risk factor, although identifying the group using joint stabilization measures routinely may be of practical value in order to define the risk group which may need the external help in future.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».