Assessment of Fatigue in Spondyloarthritis and Its Association with Disease Activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate fatigue in patients with spondyloarthritis (SpA) and to define its association with disease-related factors and patients' features. METHODS: A cross-sectional multicenter study which includes 2251 patients with SpA selected from the national Spondyloarthropathies Registry (the Spanish Society of Rheumatology; REGISPONSER) Spanish cohort. The primary outcome was the assessment of fatigue performed with the first item of the Bath Ankylosing Spondyloarthritis Disease Activity Index followed by the study of its relation with different factors organized into 4 groups: sociodemographics, emotional, disease-related, and disease activity. Univariate logistic regressions, multivariate logistic regression, and multiple linear regressions were performed to relate fatigue with the studied covariates. RESULTS: Mean fatigue score in all patients with SpA was 4.3 ± 2.9, with statistically significant differences between different SpA types. In univariate logistic regressions, significant differences were seen for many variables included in the 4 groups. Multivariate logistic regression showed that high fatigue score was related with sex (female), emotional component, the Ankylosing Spondylitis Quality of Life score, stiffness, and high levels of 2 visual analog scale items (vertebral pain in the last week and patient's global assessment of disease activity). The multivariate linear regression showed that fatigue was mainly explained by disease-related factors and disease activity (54.1%), but sex and emotional status may also be involved in 13.5% of the variance. CONCLUSION: Fatigue is associated with disease-related factors and mostly with SpA activity. However, the emotional component and sex may contribute to the onset of fatigue.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».