Patient-reported Outcomes, Resource Use, and Social Participation of Patients with Rheumatoid Arthritis Treated with Biologics in Alberta: Experience of Indigenous and Non-indigenous Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize patient-reported outcomes, resource use, and social participation during the course of biologic therapy for indigenous and non-indigenous patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Patients initiating biologic therapy (2004 to 2012) were characterized longitudinally for patient-reported outcomes including physical function measured by the Health Assessment Questionnaire, EQ-5D, well-being [Medical Outcomes Study Short Form-36 (SF-36)], and visual analog scales for pain, fatigue, sleep, stiffness, and patient's global assessment. Resource use, participation in activities of daily living, and effect of RA on work productivity were also evaluated for change during therapy. RESULTS: Indigenous patients (n = 90) presented with significantly worse scores for global evaluation, pain, sleep, quality of life, well-being, and physical function compared to non-indigenous patients (n = 1400). All patient-reported outcomes improved significantly during treatment for patients in both groups, but pain, sleep, and SF-36 physical health score changes occurred at slower rates for indigenous patients [difference in slopes 0.09 (p = 0.029), 0.08 (p = 0.043), and -0.35 (p = 0.03), respectively]. Performance of daily activities was affected for 50% of indigenous compared to 37% of non-indigenous patients, with more use of community services and assistance from others. Employed indigenous patients reported twice the number of days being unable to work owing to RA compared to employed non-indigenous patients. Of the unemployed indigenous patients, 82% indicated they had stopped working because of arthritis, versus 48% of non-indigenous patients (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Indigenous patients have greater consequences of RA regarding experienced symptoms, health-related quality of life, disruption of performance of activities of daily living, and reduced employment participation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».