Prevalence and factors associated with fatigue in patients with ulcerative colitis in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is one of the most common symptoms reported by patients with ulcerative colitis (UC), while it has not been fully recognized and taken seriously in clinical practice. We aimed to investigate the prevalence of fatigue in patients with UC and identify the factors associated with fatigue and its severity in China. METHODS: A cross-sectional study was conducted in Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine from May 2020 to February 2021. Demographic and clinical characteristics were collected. Fatigue was evaluated with the Fatigue Severity Scale and the Multidimensional Fatigue Inventory. The Hospital Anxiety and Depression Scale, the Pittsburgh Sleep Index Scale and the Malnutrition Universal Screening Tool were respectively used to evaluate the anxiety, depression, sleep disturbance and nutritional risk of patients with UC. RESULTS: A total of 220 UC patients were enrolled in this study. The prevalence of fatigue in patients was 61.8%, of which in patients with disease activity was 68.2%, and in patients in remission was 40.0%. Univariate analysis indicated that the Montreal classification, disease activity, anemia, anxiety, depression, sleep disturbance and high nutritional risk were the factors associated with fatigue in Patients with UC. Multivariate logistic regression analysis showed that the Montreal classification (E3: E1, OR = 2.665, 95% CI = 1.134-6.216), disease activity (OR = 2.157, 95% CI = 1.055-4.410) and anxiety (OR = 2.867, 95% CI = 1.154-7.126) were related to an increased risk of fatigue. Disease activity (RC = 0.240, 95% CI = 0.193-0.674) and anxiety (RC = 0.181, 95% CI = 0.000-0.151) were associated with severity of fatigue. CONCLUSIONS: This study demonstrated that the prevalence of fatigue among UC patients in China. The Montreal classification, disease activity and anxiety are associated with an increased risk of fatigue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».