Personally Generated Quality of Life Outcomes in Adults With Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore quality of life (QOL) using the individualized Patient Generated Index (PGI) in young adults who were diagnosed with juvenile idiopathic arthritis (JIA) in childhood, and to examine associations between PGI ratings and standardized health-related outcome measures. METHODS: Patients (N = 79, mean age 25.1 [SD 4.2] yrs, 72% female) completed the PGI and the standardized measures: Health Assessment Questionnaire-Disability Index, 12-item Short Form Health Survey (SF-12; physical and mental health-related QOL [HRQOL]), Brief Pain Inventory (pain severity and interference), 5-item Hopkins Symptom Checklist, and visual analog scale for fatigue. Information on morning stiffness, medications, and demographics was also collected. Patients were compared to 79 matched controls. RESULTS: The most frequently nominated areas of importance for patients' personally generated QOL (assessed by PGI) were physical activity (n = 38, 48%), work/school (n = 31, 39%), fatigue (n = 29, 37%) and self-image (n = 26, 33%). Nomination of physical activity was associated with older age, morning stiffness, and more pain interference. Nomination of fatigue was associated with current use of disease-modifying antirheumatic drugs, whereas nomination of self-image was associated with polyarticular course JIA and pain interference. Nomination of work/school was not associated with other factors. Higher PGI scores (indicating better QOL) correlated positively with all SF-12 subscales except role emotional, and negatively with disability, pain severity, pain interference, and morning stiffness. Compared to controls, patients had more pain, poorer physical HRQOL, and less participation in full-time work or school. CONCLUSION: Physical activity, work/school, fatigue, and self-image were frequently nominated areas affecting QOL in young adults with JIA. The PGI included aspects of QOL not covered in standardized measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».