A Comparison of the Correlation of Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K) and Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Score (SLE-DAS) with Health-Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The aim of this study was to compare the correlation of a recently developed systemic lupus erythematosus disease activity score (SLE-DAS) with the SLE disease activity index 2000 (SLEDAI-2K) with the Lupus Quality of Life questionnaire (LupusQoL) in Taiwanese patients with SLE. METHODS: A cross-sectional study was conducted in a regional teaching hospital in Taiwan from April to August 2019. Adult patients with a clinician-confirmed diagnosis of SLE based on the 1997 American College of Rheumatology revised criteria or the 2012 Systemic Lupus International Collaborating Clinics Classification Criteria were recruited. SLE disease activity was measured with both SLEDAI-2K and SLE-DAS. Disease-specific quality of life was assessed using the LupusQoL. RESULTS: Of the 333 patients with SLE in this study, 90.4% were female and 40% were between the ages of 20 and 39 years. The median SLEDAI-2K score was 4.00 (interquartile range [IQR] 2.00-7.50) and the median SLE-DAS score was 2.08 (IQR 1.12-8.24) in our patients with SLE. After adjusting for sex and age intervals, both SLEDAI-2k and SLE-DAS were significantly and inversely associated with all eight domains of LupusQoL. The magnitudes of the mean absolute error, root mean square error, Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion, and coefficient of determination were comparable between SLEDAI-2K and SLE-DAS. CONCLUSIONS: There were no clear differences in the use of SLE-DAS over SLEDAI-2K in assessing HRQoL in patients with SLE. We suggest that, in this aspect, both SLEDAI-2K and SLE-DAS are effective tools for measuring disease activity in patients with SLE.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».