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Enregistrement W2164995810 · doi:10.1093/rheumatology/ker401

Work disability rates in RA. Results from an inception cohort with 24 years follow-up

2012· article· en· W2164995810 sur OpenAlexfundno aff
Elena Nikiphorou, Daphne Guh, Nick Bansback, Wei Zhang, J. Dixey, P. Williams, Adam Young

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCohortDemographyCohort studyRheumatologyPediatricsPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore rates of and reasons for work disability in an early RA cohort with median 10 years follow-up. METHODS: One thousand four hundred and sixty patients with early RA (<2 years symptom duration) and no prior DMARD therapy were recruited from nine rheumatology outpatient departments across the UK between 1986 and 1998. Standard clinical, laboratory and radiological assessments were recorded at 6-monthly and yearly intervals. Assessment of employment included details of type and hours of paid work. The main outcomes investigated were rates of and main reasons for work cessation, analysed by age of onset of RA (<45, 45-60 years) and year of recruitment to the study (before or after 1992). RESULTS: Maximum follow-up was 24 years, median 10 years. Of 647 patients in paid work at baseline, the majority were <60 years old (91%). The estimated probability of stopping work due to RA was highest in patients with older age of onset (45-60 years) who were recruited before 1992, but improved in those recruited from 1992 to 1998 (P < 0.01). There was no difference seen over the study recruitment years in younger age of onset patients. CONCLUSION: Work loss related to RA occurred much earlier than for other reasons, especially in the first 5 years of RA, but improved in the later recruitment period. Work disability is multifactorial, and the gradual changes in therapies used over time in this cohort may be one explanation for the secular differences seen.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations39
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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