Factors Influencing Raynaud Condition Score Diary Outcomes in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Raynaud phenomenon (RP) in systemic sclerosis (SSc) could be influenced by clinical phenotype, environmental factors (e.g., season), and personal factors (e.g., coping strategies and ill-health perceptions). We studied the relative influence of a range of putative factors affecting patient-reported assessment of SSc-RP severity. METHODS: SSc patients were enrolled at UK and US sites. Participants completed the 2-week Raynaud Condition Score (RCS) diary alongside collection of patient demographics, clinical phenotype, the Coping Strategies Questionnaire, Pain Catastrophizing Scale, Scleroderma Health Assessment Questionnaire (SHAQ), and both patient/physician visual analog scale (VAS) assessments for RP, digital ulcer disease, and global disease. Environmental temperature data were obtained at each site. A second RCS diary was completed 6 months after enrollment. RESULTS: We enrolled 107 patients (baseline questionnaires returned by 94). There were significant associations between RCS diary variables and both catastrophizing and coping strategies. There were significant associations between RCS diary outcomes and both environmental temperature and season of enrollment. Age, disease duration, sex, disease subtype, smoking, and vasodilator use were not associated with RCS diary outcomes. The best-fitting multivariate model identified the patient RP VAS, SHAQ pain VAS, and SHAQ gastrointestinal VAS subscales as the strongest independent predictors of the RCS. CONCLUSION: Patient-reported assessment of SSc-RP severity is associated with a number of factors including pain, catastrophizing, and coping strategies. The effects of seasonal variation in environmental temperature on SSc-RP burden has implications for clinical trial design. Treatments targeting SSc-RP pain and the development of behavioral interventions enhancing coping strategies may reduce the burden of SSc-RP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».