Thresholds for unacceptable work state in radiographic axial spondyloarthritis of four presenteeism and two clinical outcome measurement instruments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To (i) identify threshold values of presenteeism measurement instruments that reflect unacceptable work state in employed r-axSpA patients; (ii) determine whether those thresholds accurately predict future adverse work outcomes (AWO) (sick leave or short/long-term disability); (iii) evaluate the performance of traditional health-outcomes for r-axSpA; and (iv) explore whether thresholds are stable across contextual factors. METHODS: Data from the multinational AS-PROSE study was used. Thresholds to determine whether patients consider themselves in an 'unacceptable work state' were calculated at baseline for four instruments assessing presenteeism and two health outcomes specific for r-axSpA. Different approaches derived from the receiver operating characteristic methodology were used. Validity of the optimal thresholds was tested across contextual factors and for predicting future AWO over 12 months. RESULTS: Of 366 working patients, 15% reported an unacceptable work state; 6% experienced at least one AWO in 12 months. Optimal thresholds were: WPAI-presenteeism ≥40 (AUC 0.85), QQ-method <97 (0.76), WALS ≥0.75 (AUC 0.87), WLQ-25 ≥ 29 (AUC 0.85). BASDAI and BASFI performed similarly to the presenteeism instruments: ≥4.7 (AUC 0.82) and ≥3.5 (AUC 0.79), respectively. Thresholds for WALS and WLQ-25 were stable across contextual factors, while for all other instruments they overestimated unacceptable work state in lower educated persons. Proposed thresholds could also predict future AWO, although with lower performance, especially for QQ-method, BASDAI and BASFI. CONCLUSIONS: Thresholds of measurement instruments for presenteeism and health status to identify unacceptable work state have been established. These thresholds can help in daily clinical practice to provide work-related support to r-axSpA patients at risk for AWO.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».