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Enregistrement W4285589944 · doi:10.3899/jrheum.211288

Effect of Fatigue on Health-Related Quality of Life and Work Productivity in Psoriatic Arthritis: Findings From a Real-World Survey

2022· article· en· W4285589944 sur OpenAlexvenueno aff
Laure Gossec, Jessica A. Walsh, Kaleb Michaud, Elizabeth Holdsworth, Steve Peterson, Sophie Meakin, Feifei Yang, Nicola Booth, Soumya D. Chakravarty, James Piercy, Natalie Dennis, Alexis Ogdie

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of PennsylvaniaCelgeneBiogenGilead SciencesSanofiAmgenPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisQuality of life (healthcare)ProductivityWork productivityArthritisPhysical therapyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate fatigue frequency and severity among patients with psoriatic arthritis (PsA) and assess the effect of fatigue severity on patient-reported outcome measures (PROMs) assessing quality of life, function, and work productivity. Methods Data were derived from the Adelphi Disease Specific Programme, a cross-sectional survey conducted in 2018 in the United States and Europe. Patients had physician-confirmed PsA. Fatigue was collected as a binary variable and through its severity (0-10 scale, using the 12-item Psoriatic Arthritis Impact of Disease fatigue question) from patients; physicians also reported patient fatigue (yes/no). Other PROMs included the 5-level EuroQol 5-dimension questionnaire (EQ-5D-5L) for health-related quality of life (HRQOL), Health Assessment Questionnaire–Disability Index, and Work Productivity and Activity Impairment Questionnaire. Multivariate linear regression was used to evaluate the association between fatigue severity and other PROMs. Results Among the 831 included patients (mean age 47.5 yrs, mean disease duration 5.3 yrs, 46.9% female, 48.1% receiving a biologic), fatigue was reported by 78.3% of patients. Patients with greater fatigue severity had greater disease duration, PsA severity, pain levels, body surface area affected by psoriasis, and swollen and tender joint counts (all P < 0.05). In multivariate analyses, patients with greater fatigue severity experienced worse physical functioning, HRQOL, and work productivity (all P < 0.001). Presence of fatigue was underreported by physicians (reported in only 32% of patients who self-reported fatigue). Conclusion Prevalence of patient-reported fatigue was high among patients with PsA and underrecognized by physicians. Fatigue severity was associated with altered physical functioning, work productivity, and HRQOL.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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