A longitudinal study of distress symptoms and work impairment in immune-mediated inflammatory diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the association between distress symptoms (pain, fatigue, depression, anxiety) and work impairment in four patient populations: multiple sclerosis (N = 107), rheumatoid arthritis (N = 40), inflammatory bowel disease (N = 136) and psychiatric disorders (N = 167). METHODS: Four waves of data collection were completed over three years. The relationship between distress symptoms and overall work impairment was evaluated with univariate and multivariable quantile logistic regression at the 25th, 50th and 75th percentiles. Models were fit to participant average scores and change scores on distress symptom measures. Covariates included sociodemographic factors, comorbidity, physical disability and cognitive function. RESULTS: In the primary univariate analyses of overall work impairment at the 50th percentile, greater severity of distress symptoms was associated with greater work impairment: pain (average β = 0.27, p < 0.001; change β = 0.08, p < 0.001), fatigue (average β = 0.21, p < 0.001; change β = 0.09, p < 0.001) depression (average, β = 0.35, p < 0.001; change, β = 0.16, p < 0.001), anxiety (average, β = 0.24, p < 0.001; change, β = 0.08, p < 0 0.01). Findings were similar in multivariable analyses. CONCLUSION: Pain, fatigue, depression, and anxiety symptoms are important determinants of work impairment in persons with immune-mediated diseases and persons with psychiatric disorders. Successful clinical management of these symptoms has potential to improve work-related outcomes across IMIDs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».