Evaluation of a Patient-reported Frailty Tool in Women With Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Frailty is associated with mortality in systemic lupus erythematosus (SLE), but how best to measure frailty is unclear. We aimed to compare 2 frailty metrics, the self-reported Fatigue, Resistance, Ambulation, Illnesses, and Loss of weight (FRAIL) scale (FS) and the Fried phenotype (FP), in SLE to evaluate differences between frail and nonfrail women and whether frailty is associated with self-reported disability. METHODS: Adult women aged < 70 years with validated SLE and mild/moderate disease enrolled in this cross-sectional study between August 2018 and October 2019. Correlation and agreement between the FS and the FP were determined. Differences in sociodemographic and disease characteristics, patient-reported outcome measures (PROMs), and biomarkers between frail and nonfrail participants were evaluated, as well as the association of frailty with Valued Life Activities disability. RESULTS: = 0.0004) between the FS and the FP were significant. Frail women had greater disease damage, high-sensitivity C-reactive protein, and interleukin 6, and worse PROMs according to both frailty definitions. Both frailty measures were associated with self-reported disability after adjustment for age, comorbidity, and disease activity and damage; this relationship was attenuated for the FP. CONCLUSION: Frailty prevalence was high in this cohort of women with SLE using both frailty definitions, suggesting that frailty may be accelerated in women with SLE, particularly when based exclusively on self-report. Frailty remained associated with self-reported disability in adjusted analyses. The FS may be an informative point-of-care tool to identify frail women 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».