Demographic and clinical determinants of the quality of life in adults with inherited and acquired myopathies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Measuring health-related quality of life (QOL) is vital for understanding the disease impact, but the complex relationship between clinical parameters and QOL remains unclear. The objective was to determine the demographic and clinical factors that influence the QOL in adults with inherited and acquired myopathies. METHODS: The study was of cross-sectional design. Detailed demographic and clinical details were collected. Patients answered Neuro-QOL and Patient-Reported Outcomes Measurement Information System short-form questionnaires. RESULTS: Data was collected from 100 consecutive in-person patient visits. Mean age of the cohort was 49.5 ± 20.1 (18-85) years, and the majority were male (53, 53%). Bivariate analysis between the various demographic and clinical features with the QOL scales revealed single simple question (SSQ), handgrip strength, Medical Research Council (MRC) sum score, female gender, and age to be nonuniformly associated with the QOL scales. There was no difference between inherited and acquired myopathies for any of the QOL scores, except for the poorer lower limb function domain in inherited myopathies (36.7 ± 7.3 vs. 40.9 ± 11.2, p = 0.049). Linear regression models revealed lower SSQ, lower handgrip strength, and lower MRC sum score to independently predict poor QOL. CONCLUSIONS: Handgrip strength and SSQ serve as novel predictors of QOL in myopathies. Handgrip strength has a significant impact on physical, mental, and social domains and deserves special attention with respect to rehabilitation. SSQ correlates well with QOL and can be employed as a quick and global assessment of a patient's well-being. Differences in QOL scores between patients with inherited and acquired myopathies were minimal.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».