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Enregistrement W3011367153 · doi:10.1093/rheumatology/keaa091

Joint trajectories of disease activity, and physical and mental health-related quality of life in an inception lupus cohort

2020· article· en· W3011367153 sur OpenAlexaff
William Fung, Lily Siok Hoon Lim, George Tomlinson, Lisa Engel, Jiandong Su, Juan Pablo Díaz-Martínez, Zahi Touma

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibromyalgiaCohortQuality of life (healthcare)Latent class modelDiseaseCohort studyPhysical therapyGerontologyInternal medicineMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine for latent patterns of SLE disease activity trajectories that associate with specific latent patterns of health-related quality of life (HRQoL; Medical Outcomes Study Short Form-36), and to determine baseline predictors of class membership. METHODS: In this retrospective longitudinal inception cohort of 222 SLE adults over 10 years, trajectories of three outcomes were studied jointly: Short Form-36 physical (PCS) and mental (MCS) component summaries and adjusted mean SLEDAI-2000 (AMS). Group-based joint trajectory modelling was used to model latent classes; univariable and multivariable analyses were used to identify predictors of class membership. RESULTS: Four latent classes were identified: Class 1 (C1) (24%) had moderate AMS, and persistently low PCS and MCS; C2 (26%) had low AMS, moderate PCS and improved then worsened MCS; C3 (38%) had moderate AMS, and persistently high PCS and MCS; and C4 (11%) had high AMS, moderate-low PCS and improving MCS. Baseline older age was associated with lower HRQoL trajectories. Higher AMS trajectories did not associate with a particular pattern of HRQoL trajectory. A higher prevalence of fibromyalgia (44% in C1) was associated with worse HRQoL trajectories. Disease manifestations, organ damage and cumulative glucocorticoid were not differentially distributed across the latent classes. CONCLUSION: High disease activity did not necessarily associate with low HRQoL. More patients with worse HRQoL trajectories had fibromyalgia. Older age at diagnosis increased the probability of belonging to a class with low HRQoL trajectories. The care of SLE patients may be improved through addressing fibromyalgia in addition to disease activity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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