Incremental Effects of Comorbidity on Quality of Life in Patients with Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the added effect of comorbidity on quality of life (QOL) in psoriatic arthritis (PsA). METHODS: Between 2006 and 2012, 631 patients were recruited from the University of Toronto PsA Clinic. Using the clinical database, we ascertained the frequency of 15 comorbidities. The Medical Outcomes Study Short Form-36 (SF-36) physical (PCS) and mental component (MCS) summary scales were used to assess QOL. Linear regression analyses were conducted to estimate the magnitude of the association between number and type of comorbidities and PCS and MCS scores, after adjustment for disease-related and sociodemographic variables. RESULTS: Prevalence of comorbidity was high, with 42% of patients having 3 or more comorbid conditions. After adjustment for inflammatory disease-related and sociodemographic factors, a history of 3 or more comorbid conditions accounted for only 2% and 1% of the R(2) value explained in PCS and MCS scores, respectively. In terms of added burden, type of comorbid condition was more significant than number of comorbidities. After adjustment for disease-related and sociodemographic factors, fibromyalgia (FM), neurological disorders, and obesity jointly accounted for 6% of R(2) value explained in PCS scores, while FM and depression/anxiety jointly accounted for about 9% of the R(2) explained in MCS scores. The point decrease in PCS and MCS scores associated with each of these disorders was clinically significant. The 11 other comorbid conditions failed to achieve statistical significance in the models. CONCLUSION: The added effect of comorbidity on patient-reported physical and mental health in PsA was more related to type of comorbidity than number of comorbidities.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».