Outcome clusters and their stability over 1 year in patients with SLE: self-reported and performance-based cognitive function, disease activity, mood and health-related quality of life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if self-reported fatigue, anxiety, depression, cognitive difficulties, health-related quality of life, disease activity scores and neuropsychological battery (NB) cluster into distinct groups in patients with SLE based on symptom intensity and if they change at 1-year follow-up. METHODS: This is a retrospective analysis of consecutive consenting patients, followed at a single centre. Patients completed a comprehensive NB, the Beck Anxiety Inventory, Beck Depression Inventory, Fatigue Severity Scale, Short-Form Health Survey Physical Component Summary and Mental Component Summary scores and the Perceived Deficits Questionnaire. Disease activity was assessed by Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000. Ward's method was used for clustering and principal component analysis was used to visualise the number of clusters. Stability at 1 year was assessed with kappa statistic. RESULTS: had severe symptom intensity. At 1-year follow-up, 49% of patients remained in their baseline cluster. The mild cluster had the highest stability (77% of patients stayed in the same cluster), followed by the severe cluster (51%), and moderate cluster had the lowest stability (3%). A minority of patients from mild cluster moved to severe cluster (19%). In severe cluster, a larger number moved to moderate cluster (40%) and fewer to mild cluster (9%). CONCLUSION: Three distinct clusters of symptom intensity were documented in patients with SLE in association with cognitive function. There was a lower tendency for patients in the mild and severe clusters to move but not moderate cluster over the course of a year. This may demonstrate an opportunity for intervention to have moderate cluster patients move to mild cluster instead of moving to severe cluster. Further studies are necessary to assess factors that affect movement into moderate cluster.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».