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Enregistrement W3018592835 · doi:10.1093/rheumatology/keaa111.238

P244 Determining factors related to poor quality of life in patients with axSpA: results from the British Society for Rheumatology Biologics Register

2020· article· en· W3018592835 sur OpenAlexaff
Linda E. Dean, Ovidiu Rotariu, Gareth T. Jones, Ejaz Pathan, Gary J. Macfarlane

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBASDAIBASFIAnkylosing spondylitisRheumatologyFibromyalgiaPhysical therapyQuality of life (healthcare)MoodAnxietyPopulationInternal medicineDepression (economics)DiseasePsoriatic arthritisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The aim when treating people with axial spondyloarthropathies (axSpA) is to maintain/improve their Quality of Life (QoL), traditionally through reducing disease activity. Previously, the Scotland Registry for Ankylosing Spondylitis (SIRAS) demonstrated, however, that although important, disease activity may not be the only factor influencing QoL. Indeed, function was a better predictor, with fatigue, chronic widespread pain and spinal mobility also important. The aim of the current study was to validate the previous findings in a large nationwide population, and determine if other factors, not collected in the previous study (such as mood and sleep) are also important. Methods The British Society for Rheumatology Biologics Register in Ankylosing Spondylitis (BSRBR-AS) is a prospective cohort of axSpA patients from 83 secondary care centres across Great Britain. Clinical data was collected during routine clinic visits and questionnaires provided patient reported outcomes including: the Ankylosing Spondylitis QoL questionnaire (ASQoL: scored 0 (best) to 18 (worst)), the Bath AS indices for disease & physical activity ((BASDAI/BASFI: scored 0 (best) - 10 (worst)), sleep disturbance (Jenkins: 0 (best) - 20 (worst)), depression (hospital anxiety & depression scales: scored 0 (best) - 21 (worst)) and the modification of the 2010 fibromyalgia criteria (widespread pain index (WPI): scored 0 (best) - 19 (worst) & symptom severity score (SSS): 0 (best) -12 (worst)). Using data collected at BSRBR-AS registration, multivariate linear regression models, predicting ASQoL, were used to validate the previous SIRAS model. Additionally, a de-novo forward stepwise model was developed to assess consistency across both populations and to determine if any additional factors (such as mood and sleep) predicted QoL. Results 1,810 BSRBR-AS participants were eligible for the current study, 67% of whom were male, median age 49 years (interquartile range 38-61). 80% of those tested were HLA-B27 positive and the majority of patients (67%) met the modified New York Criteria for AS. Of the five factors included in the SIRAS model; disease activity, physical function, fatigue and widespread pain remained significantly associated with QoL in the BSRBR-AS study. Spinal mobility was no longer significantly associated. Within the de-novo model eight independent factors predicted ASQoL score: disease activity (coefficient 0.31, 95% (confidence interval 0.14, 0.47)), physical function (0.59 (0.45, 0.73)), depression (HADS: 0.16 (0.09, 0.24)), sleep disturbance (0.08 (0.04, 0.13)), activity impairment (0.04 (0.02, 0.05)), fibromyalgia (SSS: 0.24 (0.13, 0.35), WPI: 0.10 (0.03, 0.17)) and tobacco smoking (vs. non-smoker: 0.66 (0.10, 1.21)). Conclusion Current EULAR guidelines for management of axSpA targeting disease activity and physical function are supported by the current findings which suggest both are consistently important predictors of QoL. However, additional factors such as fatigue, sleep disturbance and mood also contribute to QoL and should be considered additional targets within future axSpA management strategies. Disclosures L.E. Dean None. O. Rotariu None. G.T. Jones None. E. Pathan Other; E.P. has received salary funding from Jansen (2019) and Merck (2018). G.J. Macfarlane None.

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)0,004
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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