I don’t know what type of arthritis I have: A population-based comparison of people with arthritis who knew their specific type and those who didn’t
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand differences between people with arthritis who do not know their type (DK) compared to those reporting osteoarthritis (OA) or inflammatory and autoimmune types of arthritis (IAA), including the receipt of appropriate health care, information, and services. METHODS: Analysis of the Survey on Living with Chronic Disease in Canada-Arthritis Component. Respondents aged ≥20 years with health professional-diagnosed arthritis (n = 4,385) were characterized as reporting DK, OA or IAA. Variables: arthritis characteristics (duration, number and site of joints affected), arthritis impact (current pain and fatigue, difficulty in sleeping and daily activities, impact on life), health (self-rated general and mental health, life stress), arthritis management strategies (seeing health professionals, medication use, assistive devices, receipt of arthritis information, self-management activities). Multinomial logistic and log-Poisson regressions were used, as appropriate, to compare the DK to the OA and IAA groups. RESULTS: In this arthritis sample, 44.2% were in the DK group, 38.3% reported OA and 17.5% reported IAA. Those in the DK group were more likely to be younger, have low income, low education, and be of non-white cultural background compared to those with OA. There were no significant differences in arthritis impact, but the DK group was less likely to have received information on, or have used, arthritis management strategies. CONCLUSIONS: The sociodemographic characteristics of the DK group suggest they likely have lower health literacy. They were less likely to have accessed health care and other support services, indicating this is an important group for health education, both for individuals with arthritis and health care providers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».