Lifestyle Factors and Disease Activity Over Time in Early Axial Spondyloarthritis: The SPondyloArthritis Caught Early (SPACE) Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objective Our aim was to study the importance of baseline BMI, smoking, and alcohol consumption (AC) for disease activity (DA) over 1 year in early axial spondyloarthritis (axSpA), stratified by sex. Methods In the SPondyloArthritis Caught Early cohort (patients with chronic back pain onset at age < 45 yrs, with pain for ≥ 3 months and ≤ 2 yrs), the Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS) was recorded at inclusion, 3, and 12 months. All patients included in the analysis had axSpA based on a high physician’s level of confidence at baseline. Differences in ASDAS over 1 year by BMI (normal < 25 kg/m2, overweight 25–29.9 kg/m2, and obese ≥ 30 kg/m2), smoking history (never/previous/current), and AC (none, 0.1–2 units/week, 3–5 units/week, and ≥ 6 units/week) at baseline were estimated using mixed linear regression models. Results There were 344 subjects (mean age of 30.3 yrs; 49.4% men). In women, obesity was associated with 0.60 (95% CI 0.28–0.91) higher ASDAS compared to normal BMI. In both sexes, AC tended to be associated with lower DA over 1 year, with a significant association only in women with the highest AC (mean difference of –0.55, 95% CI –1.05 to –0.04). Smoking was associated with higher ASDAS over 1 year compared to never smoking in both sexes, although the difference reached statistical significance only in female former smokers. Results were similar in multivariable analysis, adjusted for all lifestyle factors and other confounders. Conclusion In early axSpA, BMI and smoking are associated with higher DA over 1 year, and AC with lower DA. The magnitude of the modest associations may differ between men and women.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».