Challenges of Perceived <scp>Self‐Management</scp> in Lupus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic lupus erythematosus is a chronic autoimmune disease with varied and unpredictable levels of disease activity. The ability to self-manage lupus is important in controlling disease activity. Our objective was to determine levels of patient activation toward self-management in lupus. METHODS: We used baseline results from the MyLupusGuide study, which had recruited 541 lupus patients from 10 lupus centers. We used the Patient Activation Measure (PAM), a validated self-reported tool designed to measure activation toward self-management ability, as our primary variable and examined its association with demographic, disease-related, patient-provider communication and psychosocial variables captured in our study protocol. Univariable and multivariable linear regressions were performed using linear mixed models, with a random effect for centers. RESULTS: The mean ± SD age of participants was 50 ± 14 years, 93% were female, 74% were White, and the mean ± SD disease duration was 17 ± 12 years. The mean ± SD PAM score was 61.2 ± 13.5, with 36% of participants scoring in the 2 lower levels, indicating low activation. Variables associated with low activation included being single, having lower physical health status, lower self-reported disease activity, lower self-efficacy, use of more emotional coping and fewer distraction and instrumental coping strategies, and a perceived lack of clarity in patient-doctor communication. CONCLUSION: Low patient activation was observed in more than one-third of lupus patients, indicating that a large proportion of patients perceived that they are lacking in lupus self-management skills. These results highlight a modifiable gap in perceived self-management ability among patients with lupus.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».