A Real-World Analysis of Weather Variation on Disease Activity and Patient-Reported Outcomes in Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with inflammatory articular diseases, such as psoriatic arthritis (PsA), report weather changes in their symptoms. Our objective was to investigate the correlation between weather variation, disease activity (DA), and patient-reported outcomes (PROs) in patients with PsA. METHODS: Hourly measurements of temperature, relative humidity, and pressure were obtained from 2015 to 2020 in Montreal (through Environment Canada) and were matched with DA and PROs of patients with PsA enrolled in Rhumadata. The differences in mean DA and PROs were examined between winter and summer. Pearson correlation coefficients were calculated between clinical profile and weather measurements. RESULTS: < 0.001) were lower in winter. In summer, positive correlations were found between humidity and symptoms (using patient global assessment, fatigue, pain, C-reactive protein, Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index, Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index), whereas negative correlations between temperature and Health Assessment Questionnaire-Disability Index were reported. In winter, positive correlations were observed between temperature, fatigue, and pain. CONCLUSION: This is the first study to investigate weather variations through subjective and objective PROs matched with patients with PsA. Statistically significant differences in clinical profile were evident between winter and summer, as well as in their correlation with weather measurements. However, these distinctions lack clinical significance, suggesting a small impact on patients with PsA.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».