The association of sociodemographic and disease variables with hand function: a Scleroderma Patient-centered Intervention Network cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Impaired hand function in systemic sclerosis (SSc) is a primary cause of disability and contributes diminished health-related quality of life. The objective of the present study was to evaluate sociodemographic, lifestyle, and disease-related factors independently associated with hand function in SSc. METHODS: Patients enrolled in the Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort who completed baseline study questionnaires between March 2014 and September 2017 were included. Hand function was measured using the Cochin Hand Function Scale (CHFS). Multiple linear regression analysis was used to identify independent correlates of impaired hand function. RESULTS: Among 1193 participants (88% female), the mean CHFS score was 13.3 (SD=16.1). Female sex (standardised regression coefficient, beta (β)=.05), current smoking (β=.07), higher BMI (β=.06), diffuse SSc (β=0.14), more severe Raynaud's scores (β=.23), more severe finger ulcer scores (β=.23), moderate (β=0.19) or severe small joint contractures (β=.20), rheumatoid arthritis (β=0.07), and idiopathic inflammatory myositis (β=0.06) were significantly associated with higher CHFS scores (more impaired hand function). Consumption of 1-7 alcoholic drinks per week (β=-0.07) was associated with lower CHFS scores (less impaired hand function) compared to no drinking. CONCLUSIONS: Multiple factors are associated with hand function in SSc. The presence of moderate or severe small joint contractures, the presence of digital ulcers, and severity of Raynaud's phenomenon had the largest associations. Effective interventions are needed to improve the management of hand function in patients with SSc.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».