Joint trajectories of disease activity, and physical and mental health-related quality of life in an inception lupus cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».