The Association of Low Income with Functional Status and Disease Burden in German Patients with Rheumatoid Arthritis: Results of a Cross-sectional Questionnaire Survey Based on Claims Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the influence of income on self-reported disease and work productivity outcomes. METHODS: Persons with rheumatoid arthritis (RA) diagnosis (International Classification of Diseases, 10th ed. codes M05/M06) on health insurance claims data in at least 2 quarters of 2013 were randomly selected. They were mailed questionnaires covering RA diagnosis, household income, functional capacity [Hannover functional status questionnaire (FFbH), 0-100], RA Impact of Disease questionnaire (RAID; 0-10), self-reported swollen joint count (SJC; 0-48), tender joint count (TJC; 0-50), and effect of RA on work productivity (change of work, fewer working hours, sick leave, application for disability pension, and others). Weighted multivariable linear regression models were used to assess the association between income and disease outcomes. RESULTS: A total of 1492 persons of working age who confirmed RA diagnosis were available for analysis. The mean age was 55 years, 82% were women, and 74% were under rheumatologic care. A total of 27%, 52%, and 21% had a low (< €1500), medium (€1500-3200), and high monthly income (> €3200), respectively. Respondents with low income had the worst mean FFbH, RAID, SJC, and TJC values. This was confirmed in the regression model: mean FFbH low versus high income -8.65 (95% CI -9.72 to -7.58), RAID 0.73 (0.59-0.86), and SJC 3.47 (2.86-4.08). Sick leave (8.7%/3.5%/1.8%) and disability pension (18.1%/9.6%/6.9%) were more frequent in patients with low versus medium versus high income (p < 0.05). CONCLUSION: The association of low income with a higher disease burden, more functional disability, and higher rates of work loss emphasizes the need to focus on these outcomes when choosing treatment strategies for patients in the lower income groups.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».