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Enregistrement W3093477496 · doi:10.14309/01.ajg.0000705516.76497.a0

S0867 The Association Between Patient Activation and Health-Related Quality of Life Among Individuals With Crohn’s Disease

2020· article· en· W3093477496 sur OpenAlexaff
Theresa Hunter, Bridget L. Balkaran, April N. Naegeli, Mingyang Shan, Lulu K. Lee, Vipul Jairath

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)GerontologyComorbidityPopulationDemographyStratified samplingConfidence intervalCovariateDiseaseInternal medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patient activation (PA) is an individual’s knowledge, skill, and confidence in managing their health. There is limited data demonstrating higher PA is associated with better health-related quality of life (HRQoL) in patients (pts) with Crohn’s Disease (CD). METHODS: This study examined the association between PA and HRQoL in US adults with CD by analyzing data from Kantar’s US 2017 National Health and Wellness Survey (online self-administered survey). Stratified random sampling based on gender, age and race/ethnicity was used to ensure the sample was representative of the US adult population. PA was measured using the Patient Activation Measure (PAM®; 0–100 scale) that segments pts into 1 of 4 activation levels; higher levels represent higher activation: L1-disengaged and overwhelmed; L2-becoming aware but still struggling, L3-taking control and gaining control, L4-maintaining behaviors and pushing further. Sociodemographics and comorbidities were collected as covariates. HRQoL was assessed with SF-36v2. Minimal important difference (MID) was 3 points for mental and physical component summary (MCS and PCS) scores and 0.041 points for SF-6D health utilities index (derived from SF-36v2 items). Linear regression models compared differences in HRQoL between PAM levels without post-hoc adjustment while controlling for covariates. RESULTS: 374 respondents had a self-reported physician diagnosis of CD (mean age 49.4 years; 54.0% male. 23, 43, 175, and 133 respondents were PAM L1, L2, L3, and L4, respectively. Lower PAM was associated with younger age and greater comorbidity burden. After controlling for covariates, pts with PAM L1 vs. pts with PAM L4 had significantly lower MCS scores (P = 0.001) but did not have statistically significant differences on PCS scores (P = 0.090). Other health domains significantly lower for L1 vs. L4 groups were general health, physical functioning, role physical, vitality, social functioning, role emotional, and mental health (all P < 0.05). SF-6D was also significantly lower for L1 vs. L4. Differences between L1 and L4 met MIDs for PCS, MCS, and SF-6D metrics. Significant differences were also found between L2 and L4 on general health (P = 0.003) and vitality (P = 0.019). CONCLUSION: Lower PA was associated with poorer HRQoL. Pts with CD at the highest level of PA had meaningfully higher HRQoL scores than pts at the lowest level of PA. Future research should identity interventions that can improve levels of activation as it may help reduce HRQoL impairments.Table 1

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)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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
Résumé présentoui

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