The lupus impact tracker is responsive to changes in clinical activity measured by the systemic lupus erythematosus responder index
Notice bibliographique
Résumé
Objective The lupus impact tracker (LIT) is a 10-item patient reported outcome tool to measure the impact of systemic lupus erythematosus or its treatment on patients' daily lives. Herein, we describe the responsiveness of the LIT and LupusQoL to changes in disease activity, using the systemic lupus erythematosus responder index (SRI). Methods A total of 325 adult systemic lupus erythematosus patients were enrolled in an observational, longitudinal, multicentre study, conducted across the USA and Canada. Data (demographics, LIT, LupusQoL, BILAG, SELENA-SLEDAI) were obtained three months apart. Modified SRI was defined as: a decrease in SELENA-SLEDAI (4 points); no new BILAG A, and no greater than one new BILAG B; and no increase in the physician global assessment. Standardised response mean and effect size for LIT and LupusQoL domains were calculated among SRI responders and non-responders. Wilcoxon's test was used to compare the LIT and LupusQoL variation by SRI responder status. Results Of the participants 90% were women, 53% were white, 33% were of African descendant and 17% were Hispanic. Mean (SD) age and SELENA-SLEDAI at baseline were 42.3 (16.2) years and 4.3 (3.8), respectively. Mean (SD) LIT score at baseline was 39.4 (22.9). LIT standardised response mean (effect size) among SRI responders and non-responders were -0.69 (-0.36) and -0.20 (-0.12), respectively ( P = 0.02). For LupusQoL, two domains were responsive to SRI: standardised response mean (effect size) for physical health and pain domains were 0.42 (0.23) and 0.65 (0.44), respectively. Conclusions LIT is moderately responsive to SRI in patients with systemic lupus erythematosus. Inclusion of this tool in clinical care and clinical trials may provide further insights into its responsiveness. This is the first systemic lupus erythematosus patient reported outcome tool to be evaluated against composite responder index (SRI) used in clinical trials.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».