Patterns of patient-reported symptoms and association with sociodemographic and systemic sclerosis disease characteristics: a scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) Cohort cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Systemic sclerosis is a heterogenous disease in which little is known about patterns of patient-reported symptom clusters. We aimed to identify classes of individuals with similar anxiety, depression, fatigue, sleep disturbance, and pain symptoms and to evaluate associated sociodemographic and disease-related characteristics. Methods: This multi-centre cross-sectional study used baseline data from Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort participants enrolled from 2014 to 2020. Eligible participants completed the PROMIS-29 v2.0 measure. Latent profile analysis was used to identify homogeneous classes of participants based on patterns of anxiety, depression, fatigue, sleep disturbance, and pain scores. Sociodemographic and disease-related characteristics were compared across classes. Findings: Among 2212 participants, we identified five classes, including four classes with "Low" (565 participants, 26%), "Normal" (651 participants, 29%), "High" (569 participants, 26%), or "Very High" (193 participants, 9%) symptom levels across all symptoms. Participants in a fifth class, "High Fatigue/Sleep/Pain and Low Anxiety/Depression" (234 participants, 11%) had similar levels of fatigue, sleep disturbance, and pain as in the "High" class but low anxiety and depression symptoms. There were significant and substantive trends in sociodemographic characteristics (age, education, race or ethnicity, marital or partner status) and increasing disease severity (diffuse disease, tendon friction rubs, joint contractures, gastrointestinal symptoms) across severity-based classes. Disease severity and sociodemographic characteristics of "High Fatigue/Sleep/Pain and Low Anxiety/Depression" class participants were similar to the "High" severity class. Interpretation: Most people with systemic sclerosis can be classified by levels of patient-reported symptoms, which are consistent across symptoms and highly associated with sociodemographic and disease-related variables, except for one group which reports low mental health symptoms despite high levels of other symptoms and substantial disease burden. Studies are needed to better understand resilience in systemic sclerosis and to identify and facilitate implementation of cognitive and behavioural strategies to improve coping and overall quality of life. Funding: National Institute of Nursing Research (F31NR019007), Canadian Institutes of Health Research, Arthritis Society Canada, the Lady Davis Institute for Medical Research, the Jewish General Hospital Foundation, McGill University, Scleroderma Society of Ontario, Scleroderma Canada, Sclérodermie Québec, Scleroderma Manitoba, Scleroderma Atlantic, Scleroderma Association of BC, Scleroderma SASK, Scleroderma Australia, Scleroderma New South Wales, Scleroderma Victoria, and Scleroderma Queensland.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».