The Effect of Anterior Uveitis and Previously Undiagnosed Spondyloarthritis: Results from the DUET Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anterior uveitis (AU) is an intraocular inflammatory condition closely linked to spondyloarthritis (SpA). Clinical disease variables may often underestimate the true effect of the disease on patient's quality of life. This study examines AU and associated undiagnosed SpA using established quality-of-life tools to inform clinicians of the effect of these diseases. METHODS: The Dublin Uveitis Evaluation Tool (DUET) algorithm was developed and validated in a cohort of consecutive patients with AU who were all screened by a rheumatologist for the presence of SpA. This same cohort completed vision-related [Vision Core Measure 1 (VCM1)] and general health [Medical Outcomes Study Short Form-36 (SF-36)] questionnaires when AU was active and resolved. RESULTS: VCM1 scores improved with AU resolution. VCM1 did not correlate with vision at baseline, but did on resolution of inflammation. Physical SF-36 scores were reduced during AU episodes and improved on resolution remaining below those of population norms. Subanalysis revealed that SpA scores were more affected than the idiopathic AU group. CONCLUSION: AU affects physical aspects of quality of life more than is appreciated by clinical variables, especially in those with pre-existing, undiagnosed SpA. This study is unique in examining the effect of SpA on patients prior to diagnosis. These results highlight the role of the ophthalmologist in identifying patients with SpA who present with AU using the DUET algorithm.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».