Comorbidities in Patients with Rheumatoid Arthritis and Their Association with Patient-reported Outcomes: Results of Claims Data Linked to Questionnaire Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the prevalence of comorbidities in a population-based cohort of persons with rheumatoid arthritis (RA) compared to matched controls and to examine their association with patient-reported outcomes in a survey sample. METHODS: Data of 96,921 persons with RA [International Classification of Diseases, 10th ed (ICD-10) M05/M06] and 484,605 age- and sex-matched controls without RA of a German statutory health fund were studied regarding 26 selected comorbidities (ICD-10). A self-reported questionnaire, comprising joint counts [(tender joint count (TJC), swollen joint count (SJC)], functional status (Hannover Functional Ability Questionnaire), effect of the disease (Rheumatoid Arthritis Impact of Disease), and well-being (World Health Organization 5-item Well-Being Index; WHO-5) was sent to a random sample of 6193 persons with RA, of whom 3184 responded. For respondents who confirmed their RA (n = 2535), associations between comorbidities and patient-reported outcomes were analyzed by multivariable linear regression. RESULTS: Compared to controls, all investigated comorbidities were more frequent in persons with RA (mean age 63 yrs, 80% female). In addition to cardiovascular risk factors, the most common were osteoarthritis (44% vs 21%), depression (32% vs 20%), and osteoporosis (26% vs 9%). Among the survey respondents, 87% of those with 0-1 comorbidity but only 77% of those with ≥ 8 comorbidities were treated by rheumatologists. Increasing numbers of comorbidities were associated with poorer values for TJC, SJC, function, and WHO-5. CONCLUSION: Compared to a matched population, persons with RA present with increased prevalence of numerous comorbidities. Patients with RA and multimorbidity are at risk of insufficient rheumatological care and poorer patient-reported outcomes.
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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 | 0,002 | 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 ».