Intraindividual Change in Cognitive Function Among Adults With Systemic Lupus Erythematosus: A Markov Analysis Over 7 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive impairment is prevalent in systemic lupus erythematosus (SLE). There remain gaps in understanding cognition and SLE longitudinally. We studied intraindividual change in cognition in SLE over time. METHODS: Data were from the University of California, San Francisco Lupus Outcome Study, which included 1281 adults with SLE. The Hopkins Verbal Learning Test-Revised (HVLT-R) and the Controlled Oral Word Association Test (COWAT) were administered annually over 7 years. A two-state Markov analysis was used to model transition intensities for probabilities of change in cognition. Logistic regression examined the association between clinical variables and cognitive change. RESULTS: Minimal transition between cognitive states was observed in the Markov analysis. Using the COWAT, higher levels of self-reported depression were associated with decreased likelihood of cognitive improvement (Relative Risk [RR]: 0.98; 95% confidence interval [CI]: 0.96-0.99), and higher self-reported disease severity was associated with cognitive decline (RR: 1.05; 95% CI: 1.02-1.09). Using the HVLT-R, increasing age (RR: 1.02; 95% CI: 1.01-1.03) and higher education level (RR: 1.82; 95% CI: 1.28-2.58) were associated with cognitive improvement, and higher self-reported disease severity (RR: 1.02; 95% CI: 1.01-1.03) and depression (RR: 1.05; 95% CI: 1.03-1.07) were associated with cognitive decline. CONCLUSION: Most individuals with SLE did not transition between states of high (Z score ≥ -1.5) or low (Z score < -1.5) cognition in a Markov analysis over a 7-year assessment period, highlighting a degree of relative stability in cognition over time. Increasing age and higher education levels were associated with greater likelihood of cognitive improvement. Greater self-reported SLE disease severity and depression were associated with cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».