<p>Nonadherence to Treatment and Patient-Reported Outcomes of Psoriasis During the COVID-19 Epidemic: A Web-Based Survey</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 epidemic has caused difficulties in continuous treatment for patients with chronic diseases and resulted in nonadherence to treatment and adverse health outcomes. This study aimed to investigate the associations of nonadherence to treatment with patient-reported outcomes of psoriasis during the COVID-2019 epidemic. METHODS: A cross-sectional study among Chinese patients with psoriasis was conducted through a web-based questionnaire survey during 25 Feb 2020 and 6 Mar 2020. Demographic and clinical data, nonadherence to treatment, and patient-reported outcomes were collected. The outcomes included deterioration of the disease condition, perceived stress, and symptoms of anxiety and depression. Logistic regression was used to investigate the associations. RESULTS: A total of 926 questionnaires were collected. A total of 634 (68.5%) reported nonadherence to treatment, and worse adherence was found among patients receiving systemic treatment (adjusted odds ratio [AOR]: 2.67; 95% CI: 1.40-5.10) and topical treatment (AOR: 4.51; 95% CI: 2.66-7.65) compared to biological treatment. Nonadherence to treatment (less than two weeks and more than two weeks) was significantly associated with deterioration of psoriasis (aOR: 2.83 to 5.25), perceived stress (AOR: 1.86 to 1.57), and symptoms of anxiety (AOR: 1.42 to 1.57) and depression (AORs: 1.78). Subgroup analysis by treatment showed consistent results in general. CONCLUSION: Nonadherence to treatment was associated with the aggravation of psoriasis conditions, perceived stress, and symptoms of anxiety and depression.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».