Central Obesity in Axial Spondyloarthritis: The Missing Link to Understanding Worse Outcomes in Women?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To determine (1) the prevalence of central obesity in axial spondyloarthritis (axSpA) and its effect on disease-related outcomes and (2) how this differs between sexes. Methods. Data were extracted from the Ankylosing Spondylitis Registry of Ireland. Patients with physical measurements for the calculation of anthropometric measures were included. BMI and waist-to-hip ratio (WHR) were used to compare classifications of obesity. Comparison analyses based on sex and central obesity were carried out. Multivariate analysis examined the effects of these factors on the following patient-reported outcomes: the Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), the Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index (BASFI), the Ankylosing Spondylitis Quality of Life (ASQoL) questionnaire, and the Health Assessment Questionnaire (HAQ). Results. In total, 753 patients were included in the analysis. Of these patients, 29.6% (n = 223) were classified as obese based on their BMI, and 41.3% (n = 311) were classified as centrally obese according to the WHR. The prevalence of central obesity was significantly higher among women with axSpA compared to men (71.6% vs 29.9%, P < 0.01). Central obesity had a clear effect on patient outcomes, regardless of sex. Presence of central obesity was associated with significantly worse BASFI scores (P < 0.01), HAQ scores (P < 0.01), and ASQoL questionnaire scores (P = 0.01), with a nonsignificant trend toward worse BASDAI scores (P = 0.07). Conclusion. There was a high prevalence of central obesity as assessed by the WHR in axSpA, most notably among women with axSpA. This modifiable comorbidity was significantly associated with worse quality of life, greater impairment of functional ability, and a trend toward worse disease activity. Regular use of the WHR to screen for central obesity as part of an axSpA assessment would provide an opportunity for prompt identification and intervention for at-risk patients.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».