Factors associated with satisfaction with social roles and activities among people with systemic sclerosis: a Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) cohort cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives were to (1) compare satisfaction with social roles and activities in a large multinational systemic sclerosis (SSc) cohort to general population normative data and (2) identify sociodemographic, lifestyle and SSc disease factors associated with satisfaction with social roles and activities. METHODS: Participants in the Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort completed the Patient Reported Outcomes Information System Version 2 satisfaction with social roles and activities domain questionnaire. Multivariable regression was used to assess associations with sociodemographic, lifestyle and disease factors. RESULTS: Among 2385 participants, mean satisfaction with social roles and activities T-score (48.1, SD=9.9) was slightly lower than the US general population (mean=50, SD=10). Factors independently associated with satisfaction were years of education (0.54 per SD, 95% CI 0.14 to 0.93); non-White race or ethnicity (-1.13, 95% CI -2.18 to -0.08); living in Canada (-1.33, 95% CI -2.40 to -0.26 (reference USA)) or the UK (-2.49, 95% CI -3.92 to -1.06); body mass index (-1.08 per SD, 95% CI -1.47 to -0.69); gastrointestinal involvement (-3.16, 95% CI -4.27 to -2.05); digital ulcers (-1.90, 95% CI -3.05 to -0.76); moderate (-1.62, 95% CI -2.78 to -0.45) or severe (-2.26, 95% CI -3.99 to -0.52) small joint contractures; interstitial lung disease (-1.11, 95% CI -1.97 to -0.25); pulmonary arterial hypertension (-2.69, 95% CI -4.08 to -1.30); rheumatoid arthritis (-2.51, 95% CI -4.28 to -0.73); and Sjogren's syndrome (-2.42, 95% CI -3.96 to -0.88). CONCLUSION: Mean satisfaction with social roles and activities is slightly lower in SSc than the general population and associated with multiple sociodemographic and disease factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».