Influence of Education on Disease Activity and Damage in Systemic Lupus Erythematosus: Data From the 1000 Canadian Faces of Lupus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether socioeconomic status assessed by education is associated with disease activity and the risk of organ damage in systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: Data from the 1000 Canadian Faces of Lupus, a multicenter database of adult SLE patients, was used to compare education as either low (did not complete high school) or high (completed high school or further) for disease activity and damage. Education was also studied as a continuous variable. The relationships between education and SLE outcomes (any organ damage defined as a Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index [SDI] score ≥1, serious organ damage [SDI score ≥3], and end-stage renal disease) were evaluated using logistic regression analyses adjusted for age, sex, race/ethnicity, and disease duration. RESULTS: A total of 562 SLE patients met inclusion criteria (mean age 47 years, 91% female, and mean disease duration of 10 years); 81% had high education. The low education group was twice as likely to be work disabled (30%; P < 0.0001); they had higher disease activity and reduced renal function. Linear regression analysis revealed that low education was significantly associated with higher disease activity at enrollment into the 1000 Canadian Faces of Lupus database, after adjustment for age (at entry and at diagnosis), race/ethnicity, and sex (B 1.255 + 0.507 [SE], β = 0.115, P = 0.014). In our adjusted logistic regression models we were unable to demonstrate significant associations between education and SLE damage. Results did not change when varying the education variable. CONCLUSION: In this cohort, low education was associated cross-sectionally with higher disease activity and work disability, but not damage.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».