Understanding the Disease Burden of Unemployed Patients With Axial Spondyloarthritis: Results From the Spanish Atlas 2017
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate differences in sociodemographic factors and patient-reported outcomes (PROs) between unemployed and employed patients with axial spondyloarthritis (axSpA), and to explore work-related issues (WRIs). METHODS: Data from an online survey of 680 unselected patients of the Atlas of Axial Spondyloarthritis in Spain 2017 were analyzed. Active workforce participants were divided into employed and unemployed groups according to International Labour Organization definitions. Sociodemographic characteristics, PROs (Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index [0-10], Spinal Stiffness Index [3-12], Functional Limitation Index [0-54], and psychological distress through the 12-item General Health Questionnaire [0-12]) were assessed. Logistic regression analysis was used to evaluate the association with unemployment status. RESULTS: Four hundred fifteen (63.6%) patients with axSpA were categorized in the active population, of which 325 (78.3%) were employed and 90 (21.7%) unemployed. Of the unemployed patients, 62.8% (n = 54) declared that their joblessness was due to axSpA. Of the employed patients, 170 (54.3%) reported WRIs in the year prior to the survey, the most frequent being difficulty fulfilling working hours (44.1%), missing work for doctor appointments (42.9%), and taking sick leave (37.1%). Being unemployed was associated with lower educational level (OR = 2.92), disease activity (OR = 1.37), spinal stiffness (OR = 1.21), functional limitation (OR = 1.05), worse mental health (OR = 1.15), anxiety (OR = 2.02), and depression (OR = 2.69) in the univariable models; and with lower educational level (OR = 2.76) and worse mental health (OR = 1.15) in the multivariable analysis. CONCLUSION: Results show significant differences between employed and unemployed patients with axSpA. Employed patients with axSpA endure many problems at work related to their condition, whereas unemployed patients present worse disease outcomes associated with greater psychological distress.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».