Factors associated with physical function among people with systemic sclerosis: a SPIN cohort cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare physical function in systemic sclerosis (SSc, scleroderma) to general population normative data and identify associated factors. METHODS: Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort participants completed the Physical Function domain of the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Version 2 upon enrolment. Multivariable linear regression was used to assess associations of sociodemographic, lifestyle, and disease-related variables. RESULTS: Among 2385 participants, the mean physical function T-score (43.7, SD = 8.9) was ∼2/3 of a standard deviation (SD) below the US general population (mean = 50, SD = 10). Factors associated in the multivariable analysis included older age (-0.74 points per SD years, 95% CI -0.78 to -1.08), female sex (-1.35, -2.37 to -0.34), fewer years of education (-0.41 points per SD in years, -0.75 to -0.07), being single, divorced, or widowed (-0.76, -1.48 to -0.03), smoking (-3.14, -4.42 to -1.85), alcohol consumption (0.79 points per SD drinks per week, 0.45-1.14), BMI (-1.41 points per SD, -1.75 to -1.07), diffuse subtype (-1.43, -2.23 to -0.62), gastrointestinal involvement (-2.58, -3.53 to -1.62), digital ulcers (-1.96, -2.94 to -0.98), moderate (-1.94, -2.94 to -0.93) and severe (-1.76, -3.24 to -0.28) small joint contractures, moderate (-2.10, -3.44 to -0.76) and severe (-2.54, -4.64 to -0.44) large joint contractures, interstitial lung disease (-1.52, -2.27 to -0.77), pulmonary arterial hypertension (-3.72, -4.91 to -2.52), rheumatoid arthritis (-2.10, -3.64 to -0.56) and idiopathic inflammatory myositis (-2.10, -3.63 to -0.56). CONCLUSION: Physical function is impaired for many individuals with SSc and is associated with multiple disease factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».