Association of Clinical Manifestations of Systemic Lupus Erythematosus and Complementary Therapy Use in Taiwanese Female Patients: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic systemic autoimmune disease that affects predominantly women in the childbearing years. Patients may seek complementary therapies to manage their health and to reduce symptoms. However, to our knowledge, no studies have explored the association between clinical manifestations of SLE and complementary therapies. Therefore, this study aimed to investigate the association of complementary therapies with common clinical manifestations in Taiwanese female patients with SLE. Materials and Methods: A cross-sectional study was conducted at a regional teaching hospital in southern Taiwan. Outpatients from the rheumatology clinic who met the inclusion criteria were consecutively recruited. Demographic data, clinical manifestations of SLE, and types of complementary therapy use were determined using paper-based questionnaire. Multiple logistic regression analyses were conducted to investigate the use of complementary therapies associated with clinical manifestations of SLE. Results: Of the 317 female patients with SLE, 60.9% were 40 years or older. The five SLE clinical manifestations with the highest prevalence were Raynaud’s phenomenon (61.2%), photosensitivity (50.2%), Sjögren’s syndrome (28.4%), arthralgia and arthritis (22.1%), and renal involvement (14.5%). Multiple logistic regression analyses revealed that Raynaud’s phenomenon was significantly associated with fitness walking or strolling (adjusted odds ratio [aOR] 1.77; p = 0.027) and fish oil supplements (aOR 3.55, p < 0.001). Photosensitivity was significantly and inversely associated with the use of probiotics (aOR 0.49; p = 0.019). Renal involvement was significantly associated with the use of probiotics (aOR 2.43; p = 0.026) and visit to the Chinese medicine department in a hospital (aOR 3.14, p = 0.026). Conclusions: We found that different clinical manifestations of SLE were associated with the use of different complementary therapies. Health care providers should have up-to-date knowledge of common complementary therapies and be ready to provide evidence-based advice to patients with SLE.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».