Correlation Between Cognitive Function with Disease Activity of Systemic Lupus Erythematosus Patients in Dr. Hasan Sadikin Hospital Bandung: An Analytical Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive dysfunction was found in 55-80% Neuropsychiatry Systemic Lupus Erythematosus (NPSLE) patients. Serious concern from clinicans was needed as its impact to patient’s quality of life. Disease activity is expected to be affecting patient’s cognitive function. Previous studies regarding correlation between disease activity and cognitive dysfunction showed various results. This study aimed to evaluate the correlation between disease activity and cognitive function in SLE patients.Methods: This study is an analytical cross-sectional study. Subjects were SLE patients at the rheumatology clinic of Dr. Hasan Sadikin Hospital Bandung during June-August 2017. Subject’s evaluations included disease activity assessment using SLE disease activity index-2K (SLEDAI-2K) and cognitive function assessment using MoCA-Ina test. Data were analyzed by using Spearman Rank correlation test. Results: Mean age of the subjects was 31 ± 8 years old, most of them were senior high school graduates (65.8 %) and median length of study was 12 years. Subject’s median duration of illness was 44 months. Their MoCA-Ina median score was 25, while SLEDAI-2K median score was 6. Cognitive dysfunctions were found in more than half of subjects (52.63%), which memory domain (78.95%) was most frequently impaired. Most of subjects were patients with active SLE (63.2%). Correlation test showed there was no correlation between SLEDAI-2K score and MoCA-Ina score (rs=0.023, p=0.445).Conclusion: There was no correlation between disease activity (SLEDAI-2K score) and cognitive function (MoCA-Ina score). Keywords: Cognitive dysfunction, MoCA-Ina, Systemic lupus erythematosus, SLEDAI-2K
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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 | 0,000 |
| 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 ».