Mild cognitive impairment in psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: To assess the prevalence and factors associated with mild cognitive impairment (MCI) in patients suffering from psoriatic arthritis (PsA).A cross-sectional evaluation was conducted in consecutive PsA patients. Sociodemographic data and the clinimetric variables related to PsA and psoriasis were collected for each patient. MCI was assessed through the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The cognitive performance of PsA patients was compared to healthy subjects using one-way analysis of variance (ANOVA). The correlations among variables were studied by the Spearman rank correlation coefficient. A multivariate logistic regression analysis was carried out to establish the predictors of MCI.The study involved 96 PsA patients and 48 healthy subjects. MCI (defined as a MoCA score < 26/30) was detected in 47 (48.9%) PsA patients. Compared to healthy subjects, the MoCA score resulted significantly lower in PsA patients (P = .015). The main differences involved the denomination and language domains. MoCA was negatively correlated with age (r = -0.354; P < .0001), HAQ-DI (r = -0.227; P = .026), and fatigue (r = -0.222; P = .029), and positively correlated with psoriasis duration (r = 0.316; P = .001) and DLQI (r = 0.226; P = .008).The multivariate logistic regression analysis revealed the duration of psoriasis (P = .0005), age (P = .0038), PASI (P = .0050), and HAQ-DI (P = .0193) as predictors of the MoCA score.MCI is present in a significant proportion of PsA patients, and is mainly determined by age, cutaneous variables, and disability.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».