Socioeconomic consequences of systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The present review addresses recent literature investigating the socioeconomic consequences of systemic lupus erythematosus (SLE). We highlight the latest updates on health disparities affecting the SLE population, the direct and indirect economic costs of the disease, and less quantifiable costs such as reduced health-related quality of life (HRQoL). RECENT FINDINGS: Health disparities continue to exist among socially disadvantaged populations, including African Americans, Hispanics, and patients with decreased educational attainment and in poverty. Direct and indirect costs are substantial. Recent work provides updated cost estimates for patients with SLE outside of North America, including those in developing countries. Previous research has largely focused on costs of the general SLE population and those with renal manifestations or active SLE, whereas recent research addresses special populations such as hospitalized and pregnant patients and glucocorticoid users. Patients with SLE and their caregivers experience a substantially reduced HRQoL. SUMMARY: SLE is a costly disease that disproportionately affects disadvantaged populations. Future economic studies should measure not only direct costs, but also incorporate indirect costs and the HRQoL of both patients with SLE and their caregivers. All these components are essential to provide a comprehensive assessment of the socioeconomic consequences of SLE and an appreciation of the potential impact of novel therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».