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Enregistrement W2592084677 · doi:10.2196/resprot.6449

Workability and Muscle Strength in Patients With Seropositive Rheumatoid Arthritis: Survey Study Protocol

2017· article· en· W2592084677 sur OpenAlexvenueno aff
Carolin Berner, Ludwig Erlacher, Michael Quittan, Karl Heinrich Fenzl, Thomas E. Dorner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrip strengthPhysical therapyRheumatoid arthritisQuality of life (healthcare)Outpatient clinicAffect (linguistics)Activities of daily livingDiseaseHand strengthIsometric exerciseCross-sectional studyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyInternal medicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) and other rheumatic conditions not only fundamentally affect patients' quality of life and physiological needs but are also negatively associated with work ability. The costs of poor work ability, which, in sum, are more than treatment costs, pose an economic burden to society and patients. Work ability in RA appears to be multifactorial; symptoms such as pain, swelling, and stiffness play a major role, as these directly affect functional disability. Also, RA patients typically suffer from reduced muscle strength. Lower extremity function and grip strengths especially impair their quality of life. However, the role of muscle strength and disease activity as determinants of work ability have not yet been studied. OBJECTIVE: The primary objective of this study is to compare work ability in working-age participants with seropositive RA and with high and low disease activity; the secondary objective is to evaluate the association of muscle strength, functional ability, and frailty with work ability. METHODS: This monocentric cross-sectional study will be conducted at a rheumatologic outpatient clinic and day hospital with approximately 100 seropositive RA patients aged <65 years. A clinical disease activity index as a measure for rheumatoid disease activity will be assessed during the patients' routine visits at the clinic. Work ability, frailty, and functional disability will be evaluated with (self-reported) questionnaires as well as with physical tests (Work Ability Index/Score; Health Assessment Questionnaire Disability Index; Survey of Health, Ageing, and Retirement in Europe Frailty Instrument; Short Physical Performance Battery). Muscle strength will be determined with dynamometer measurements of isometric hand grip strength and quadriceps femoris muscle contraction strength. Sleep quality (Medical Outcomes Study Sleep Scale) and sexual functioning as physiological needs will additionally be determined with self-reported questionnaires. RESULTS: For this study funding has already been awarded and enrollment has been completed. Data are currently being evaluated. CONCLUSIONS: This study will evaluate the association of work ability with modifiable parameters such as muscle strength and functional ability. It will provide further insights into work ability in RA and its associated risk factors. Any evidence of association will motivate further research, and the findings might encourage interventions focused specifically on improving muscle strength and lower extremity function to positively affect work ability. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov (NCT02581852); https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02581852 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6oNcelHtQ).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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