Association of Poverty Income Ratio with Physical Functioning in a Cohort of Patients with Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association of income relative to the poverty threshold [poverty income ratio (PIR)] with self-reported physical functioning (PF) in a cohort of patients with systemic lupus erythematosus. METHODS: We used cross-sectional data on 744 participants from Georgians Organized Against Lupus (GOAL), and secondary analyses used data on 56 participants from a nested pilot study. Primary analyses used multivariable linear regression to estimate the association between PIR (categorized as < 1.00, 1.00-1.99, 2.00-3.99, and ≥ 4.00; lower PIR indicate higher poverty) and PF (scaled subscore from the Medical Outcomes Study Short Form-12 survey; range 0-100, higher scores indicate better functioning). Secondary analyses summarized complementary measures of PF as means or percentages by PIR (categorized as < 1.00, 1.00-1.99, and ≥ 2.00). RESULTS: The mean age of participants was 48.0 years; 6.7% were male; 80.9% were black; and 37.5%, 21.0%, 29.6%, and 12.0% had PIR of < 1.00, 1.00-1.99, 2.00-3.99, and ≥ 4.00, respectively. The overall mean PF score was 45.8 (36.2, 40.7, 55.5, and 61.2 for PIR of < 1.00, 1.00-1.99, 2.00-3.99, and ≥ 4.00). With adjustment, higher PIR remained associated with higher PF scores [2.00-3.99 vs 1.00-1.99: β = 10.9 (95% CI 3.3-18.6); ≥ 4.00 vs 1.00-1.99: β = 16.2 (95% CI 6.4-26.0)]. In secondary analyses, higher PIR was also associated with higher scores for objective physical performance. CONCLUSION: Our results show that higher income relative to the poverty threshold is associated with better PF across multiple domains, warranting further research into multicomponent functional assessments to develop individual treatment plans and potentially improve socioeconomic disparities in outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».