Multimorbidity Burden in Rheumatoid Arthritis: A Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To estimate the prevalence and incidence of multimorbidity (MM) in a population-based cohort of patients with rheumatoid arthritis (RA) compared to subjects without RA. Methods Between 1999–2013, residents of Olmsted County, Minnesota with incident RA who met the 1987 American College of Rheumatology criteria were compared to age- and sex-matched non-RA subjects from the same population. Twenty-five chronic comorbidities from a combination of the Charlson, Elixhauser, and Rheumatic Disease Comorbidity Indices were included, excluding rheumatic comorbidities. The Aalen-Johansen method was used to estimate the cumulative incidence of MM (MM2+; ≥ 2 chronic comorbidities) or substantial MM (MM5+; ≥ 5), adjusting for the competing risk of death. Results The study included 597 patients with RA and 594 non-RA subjects (70% female, 90% White, mean age 55.5 yrs). At incidence/index date, the prevalence of MM2+ was higher in RA than non-RA subjects (38% RA vs 32% non-RA, P = 0.02), whereas prevalence of MM5+ was similar (5% RA vs. 4% non-RA, P = 0.68). During follow-up (median 11.6 yrs RA, 11.3 yrs non-RA), more patients with RA developed MM2+ (214 RA vs 188 non-RA; adjusted HR 1.39, 95% CI 1.14–1.69). By 10 years after RA incidence/index, the cumulative incidence of MM2+ was 56.5% among the patients with RA (95% CI 56.5–62.3%) compared with 47.9% among the non-RA (95% CI 42.8–53.7%). Patients with RA showed no evidence of increase in incidence of MM5+ (adjusted HR 1.17, 95% CI 0.93–1.47). Conclusion Patients with RA have both a higher prevalence of MM at the time of RA incidence as well as increased incidence thereafter.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».