Disease-specific quality of life in patients with lupus nephritis
Notice bibliographique
Résumé
Background Patient-reported outcomes in lupus nephritis (LN) are not well studied. Studies with disease-targeted PRO tool in LN do not exist. Herein, we describe quality of life (QOL: HRQOL & non-HRQOL) among LN patients using LupusPRO. Methods International, cross-sectional data from 1259 patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and LupusPRO were compared, stratified by (a) presence of LN (ACR classification criteria (ACR-LN)) at any time and, (b) active LN (on SLEDAI) at study visit. Damage was assessed by SLICC/ACR-SDI. Multivariate regression analyses for QOL against ACR-LN (active LN) after adjusting for age, gender, ethnicity and country of recruitment were performed. Results Mean (SD) age was 41.7 (13.5) yrs, 93% were women. Five hundred and thirty-nine of 1259 SLE patients had ACR-LN. ACR-LN group was younger, were more often on immunosuppressive medications, had worse QOL on lupus medications and procreation than non-ACR-LN patients. HRQOL and non-HRQOL scores were similar in both groups. One hundred and twenty-nine of 539 ACR-LN patients had active LN. Active LN group was younger, had greater disease activity and had worse HRQOL and non-HRQOL compared to patients without active LN. Specific domains adversely affected were lupus symptoms, lupus medications, procreation, emotional health, body image and desires-goals domains. Patients with ACR-LN and active LN fared significantly worse in lupus medications and procreation HRQOL domains, even after adjusting for age, ethnicity, gender and country of recruitment. Conclusions Lupus nephritis patients have poor QOL. Patients with active LN have worse HRQOL and non-HRQOL. Most domains affected are not included in the generic QOL tools used in SLE. LN patients must receive discussion on lupus medications and procreation issues. Patients with active LN need comprehensive assessments and addressal of QOL, along with treatment for active LN.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».