Fatigue in Ankylosing Spondylitis and Nonradiographic Axial Spondyloarthritis: Analysis from a Longitudinal Observation Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study, we aimed to address the prevalence of fatigue, its associated factors, and the effect of tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) on this subgroup of patients in a large axial spondyloarthritis (axSpA) cohort. METHODS: The study included 681 patients [ankylosing spondylitis (AS) and nonradiographic axSpA (nr-axSpA)]. The Fatigue Severity Scale (FSS) and the Bath AS Disease Activity Index question 1 (BASDAI Q1) indices were used for fatigue assessment. Severe fatigue was defined as an FSS ≥ 4 or a BASDAI Q1 ≥ 5. Disease activity, function, and quality of life (QoL) measures were recorded. Patients who had been treated with TNFi were identified, and baseline and followup data were analyzed. RESULTS: Of the cohort, 67.3% had severe fatigue, and the prevalence was similar between AS (67.2%) and nr-axSpA (68.2%). Severely fatigued patients tended to have higher disease activity scores, increased acute-phase proteins, and decreased QoL measures. TNFi therapy was associated with improvement in disease activity, and although this treatment led to significantly decreased fatigue scores, this reduction was not optimal in the majority of patients with 80% continuing to have severe fatigue according to their posttreatment scores. Health Assessment Questionnaire, mean scores of BASDAI Q5 and Q6, and BASDAI enthesitis were independent predictors of fatigue severity. CONCLUSION: Fatigue is a common symptom in axSpA, and the burden of fatigue among patients with nr-axSpA is similar to that seen in AS. While biologics are effective in improving disease activity, their effect on fatigue is more limited. In axSpA, fatigue remains unresponsive to TNFi in nearly 80% of patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».