Which aspects of health are most important for patients with spondyloarthritis? A Best Worst Scaling based on the ASAS Health Index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim was to investigate the importance of aspects of health for patients with axial SpA (axSpA) and to explore differences across different subgroups. METHODS: A Best Worst Scaling exercise was conducted in patients with axSpA from 20 countries (10 patients per country) worldwide. Using the 17 items of the Assessment of SpondyloArthritis international Society Health Index, a set of 17 choice tasks was generated. Patients had to indicate in each choice task the most and least important out of four varying items. The hierarchical Bayes method was used to estimate the relative importance score for each item (summing to 100). Subgroup comparisons were performed for relevant demographic (gender, age, work status, geographical area and education) and disease characteristics (SpA phenotype, disease duration and disease activity) using one-way analysis of variance or the Mann-Whitney U-test. RESULTS: The experiment was completed by 199 patients with axSpA [117 (58.8%) men, mean (sd) age 42.3 (13.6) years, mean (sd) disease duration 11.1 (11.2) years, 130 (65.3%) AS]. The highest relative importance was assigned to pain (14.2; 95% CI: 13.8, 14.6), sleep (10.3; 95% CI: 9.6, 11.0), being exhausted (9.6; 95% CI: 9.0, 10.3), standing (9.25; 95% CI: 8.5, 10.0) and motivation to do anything that requires physical effort (8.7; 95% CI: 8.1, 9.3). The lowest relative importance was assigned to sexual relationships, toileting, contact with people, driving and washing hair. Differences between subgroups were small or in aspects with lower importance. CONCLUSION: A clear gradient was seen in the importance of the different aspects of health that impact functioning of patients with axSpA. Differences between subgroups were small or non-existent. These findings help to align clinical care to patients' needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».