The impact of different (rheumatoid) arthritis phenotypes on patients’ lives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare patient-reported outcome (PRO) domains between three arthritis phenotypes [undifferentiated arthritis (UA), autoantibody-negative RA (RA-) and autoantibody-positive RA (RA+)] at diagnosis, after 2 years and over time. METHODS: All UA (n = 130), RA- (n = 176) and RA+ (n = 331) patients from the tREACH trial, a stratified single-blinded trial with a treat-to-target approach, were used. PRO comparisons between phenotypes at baseline and after 2 years were performed with analysis of variance, while a linear mixed model compared them over time. Effect sizes were weighted against the minimal clinically important differences (MCIDs) for each PRO. RESULTS: RA- patients had a higher disease burden compared with RA+ and UA. At baseline and after 2 years, RA- patients had more functional impairment and a poorer Physical Component Summary (PCS) compared with the other phenotypes, while they only scored worse for general health and morning stiffness duration at baseline. The MCIDs were exceeded at baseline, except for functional ability between RA+ and UA, while after 2 years only the MCID of the PCS was exceeded by RA- compared with UA and RA. After 2 years the PROs of all phenotypes improved, but PROs measuring functioning were still worse compared with the general population, even when patients had low disease activity. CONCLUSION: RA- patients had the highest disease burden of all phenotypes. Although most patients have low disease activity after treatment, all clinical phenotypes still have a similar significant impact on patients' lives, which is mainly physical. Therefore it is important to assess and address PROs in daily practice because of persistent disease burden despite low disease activity. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN26791028.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».