Health Assessment Questionnaire at One Year Predicts All‐Cause Mortality in Patients With Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Higher self-reported disability (high Health Assessment Questionnaire [HAQ] score) has been associated with hospitalizations and mortality in established rheumatoid arthritis (RA), but associations in early RA are unknown. METHODS: Patients with early RA (symptom duration <1 year) enrolled in the Canadian Early Arthritis Cohort who initiated disease-modifying antirheumatic drugs and had completed HAQ data at baseline and 1 year were included in the study. Discrete-time proportional hazards models were used to estimate crude and multi-adjusted associations of baseline HAQ and HAQ at 1 year with all-cause mortality in each year of follow-up. RESULTS: A total of 1,724 patients with early RA were included. The mean age was 55 years, and 72% were women. Over 10 years, 62 deaths (3.6%) were recorded. Deceased patients had higher HAQ scores at baseline (mean ± SD 1.2 ± 0.7) and at 1 year (0.9 ± 0.7) than living patients (1.0 ± 0.7 and 0.5 ± 0.6, respectively; P < 0.001). Disease Activity Score in 28 joints (DAS28) was higher in deceased versus living patients at baseline (mean ± SD 5.4 ± 1.3 versus 4.9 ± 1.4) and at 1 year (mean ± SD 3.6 ± 1.4 versus 2.8 ± 1.4) (P < 0.001). Older age, male sex, lower education level, smoking, more comorbidities, higher baseline DAS28, and glucocorticoid use were associated with mortality. Contrary to HAQ score at baseline, the association between all-cause mortality and HAQ score at 1 year remained significant even after adjustment for confounders. For baseline HAQ score, the unadjusted hazard ratio (HR) was 1.46 (95% confidence interval [95% CI] 1.02-2.09), and the adjusted HR was 1.25 (95% CI 0.81-1.94). For HAQ score at 1 year, the unadjusted HR was 2.58 (95% CI 1.78-3.72), and the adjusted HR was 1.75 (95% CI 1.10-2.77). CONCLUSION: Our findings indicate that higher HAQ score and DAS28 at 1 year are significantly associated with all-cause mortality in a large early RA cohort.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».