Impact of the COVID-19 pandemic on patients with rheumatoid arthritis: data from the Ontario Best Practices Research Initiative (OBRI)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic created challenges for patients with RA. We examined the potential impact of the pandemic on patient-reported outcomes (PROs), disease activity and medication profiles, comparing the periods pre-pandemic and during the pandemic. Methods Patients enrolled in the Ontario Best Practices Research Initiative were included if they had at least one visit to a physician or study interviewer within 12 months before and after the start of pandemic-related closures in Ontario (15 March 2020). Baseline characteristics, disease activity, PROs [i.e. health assessment questionnaire disability index, RA disease activity index (RADAI), European quality of life five-dimension questionnaire], medication use and changes were included. Student’s paired two-sample t-tests and McNamar’s tests were performed for continuous and categorical variables between time periods. Results The sample for analysis consisted of 1508 patients, with a mean (s.d.) age of 62.7 (12.5) years, and 79% were female. Despite decreases in the number of in-person visits during the pandemic, there was no significant negative impact on disease activity or PRO scores. The DASs in both periods remained low, with either no clinically significant differences or slight improvement. Scores for mental, social and physical health were either stable or improved. There were statistically significant decreases in conventional synthetic DMARD use (P < 0.0001) and increased Janus kinase inhibitor usage (P = 0.0002). Biologic DMARD use remained stable throughout the pandemic. Conclusion In this cohort, disease activity and PROs of RA patients remained stable during the COVID-19 pandemic. The longer-term outcomes of the pandemic warrant investigation.
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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 | 0,004 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».