Determinants of quality of life in pediatric- and adult-onset multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate quality of life (QoL), measured by the EQ-5D, in adults with pediatric-onset multiple sclerosis (POMS) or adult-onset multiple sclerosis (AOMS) and explore determinants of QoL in both groups. METHODS: Data were collected from the nationwide Swedish multiple sclerosis (MS) registry. Demographic characteristics, EQ-5D-3 level, Multiple Sclerosis Impact Scale (MSIS-29) score, Expanded Disability Status Scale (EDSS) score, Symbol Digit Modalities Test score, relapses, and disease-modifying therapy (DMT) exposure were collected on an approximately annual basis (2011-2019). Patients with definite MS with ≥2 EQ-5D measurements collected between ages 18 and 50 were included. The principal outcome was the EQ-5D visual analogue scale (EQ-VAS) score. Linear mixed models compared all available EQ-VAS scores between patients with POMS and patients with AOMS and determinants of EQ-VAS among patients with POMS and patients with AOMS (assessed separately). RESULTS: A total of 5,094 persons met inclusion criteria: 354 (6.9%) had POMS. A total of 21,357 unique EQ-5D scores were recorded. Most participants were female (70.0%) with a relapsing-onset disease course (98.1%). There was no difference in EQ-VAS scores between patients with POMS and patients with AOMS following adjustment for confounders (β-coefficient for patients with POMS vs patients with AOMS [reference]: 0.99; 95% confidence interval -0.89 to 2.87). Experiencing a relapse, severe neurologic disability (EDSS ≥6.0 vs <3.0), and higher MSIS-29 psychological score were consistently associated with lower QoL, while higher information processing efficiency and exposure to first-line DMTs were associated with higher QoL scores in both groups. CONCLUSIONS: There were no differences in QoL between patients with POMS and patients with AOMS in adulthood. Findings provide support for a focus on reducing neurologic disability and improving psychological status as approaches to potentially improve the QoL of persons with MS.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».