What drives productivity loss in chronic rhinosinusitis? A SNOT‐22 subdomain analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Previous studies have shown declines in productivity due to chronic rhinosinusitis (CRS) are correlated with disease-specific quality-of-life (QOL) measures. However, it is unclear which symptom domains contribute primarily to productivity loss. This investigation sought to assess the association between CRS-specific QOL subdomain impairment and productivity loss. STUDY DESIGN: Prospective, multi-institutional, observational cohort study. METHODS: There were 198 patients with refractory CRS enrolled between August 2012 and June 2015. Baseline QOL measures were obtained across five subdomains of the 22-item SinoNasal Outcome Test (SNOT-22). Lost productivity time was determined from patient-reported measures of annual absenteeism, presenteeism, and lost leisure time, and then monetized using annual daily wage rates from the 2012 US National Census and 2013 Department of Labor statistics. RESULTS: Productivity losses correlated with impairments in both SNOT-22 psychological dysfunction (Spearman correlation coefficient [Rs] = 0.428, P < .001), and sleep dysfunction domain scores (Rs = 0.355, P < .001). Higher SNOT-22 total scores also significantly correlated with increased monetized productivity losses (Rs = 0.366, P < .001). The mean annual productivity cost was $11,820/patient, whereas patients with comorbid immunodeficiency ($23,285/patient), tobacco use ($23,195/patient), and steroid dependency ($18,910/patient) reported higher than average annual productivity costs. Multivariate linear regression found maximum annual productivity costs in adjusted psychological ($13,300/patient, P < .001) and sleep dysfunction ($9,275/patient, P < .001) domains. CONCLUSIONS: Impairments in sleep and psychological SNOT-22 domains correlate with productivity losses. Patients with comorbid immunodeficiency, smoking, and steroid dependency had higher than average productivity losses. Targeted management of psychological and sleep dysfunction in combination with standard symptom control may improve patient-centered care and reduce the annual economic burden of CRS. LEVEL OF EVIDENCE: 2c. Laryngoscope, 128:23-30, 2018.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».