What Does the Patient Global Health Assessment in Rheumatoid Arthritis Really Tell Us? Contribution of Specific Dimensions of Health‐Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the contributions of health-related quality of life domains to the patient global assessment of disease activity (PtGA) in rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Data are drawn from baseline visits of 2 observational RA cohorts. Participants completed forms for patient-reported outcome measures, including PtGA and measures from the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System, and clinical data were collected. Factor analysis was used to identify latent variables, and multivariable linear regression was used to estimate determinants of the PtGA. RESULTS: Patients were mostly female (81%), white (78%), and had established disease (mean ± SD 12.3 ± 10.7 years), with 62% in remission or having low disease activity. In cohort 1 (n = 196), the following 2 factors emerged: 1) daily function (moderate-to-strong [i.e., >|0.65|] loadings of physical function, pain interference, social participation, and fatigue, and weak [>0.35] loadings of sleep disturbance); and 2) emotional distress (strong loadings of depression and anxiety). In crude analysis, daily function explained up to 53% and emotional distress up to 20% of the variance in PtGA. In both cohorts, in adjusted analyses, daily function and, to a much lesser extent, swollen joint count independently predicted PtGA; age was inversely related to PtGA in cohort 1 only. CONCLUSION: These findings suggest that in patients with RA, PtGA ratings largely reflect the extent to which patients feel they can function in everyday roles and are not impacted by mood. This suggests that higher than expected PtGA scores may offer an opportunity to discuss patient expectations regarding roles and activities and the impact of their RA symptoms on daily function.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».