Canadian Patients With Axial Spondyloarthritis Require Almost a Decade To Be Diagnosed Leading to Severe Functional Limitation. Results From the International Map of Axial Spondyloarthritis (IMAS)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the sociodemographic characteristics and disease-related factors associated with diagnostic delay in Canadian patients with axial spondyloarthritis (axSpA). METHODS: Data from 542 Canadian patients who participated in the International Map of Axial Spondyloarthritis online survey were analysed. Diagnostic delay was calculated as the difference between age at diagnosis and age at onset of the first symptoms reported by participants. Univariate and multivariate analyses were used to evaluate possible factors associated with diagnostic delay. RESULTS: The mean age (± SD) of the surveyed participants was 44.3 ± 13.9 years and 63.1% were female. The average diagnostic delay was 9.0 ± 10.5 years (median, 5.0 years; interquartile range, 1.0-13.8). In the multivariate regression analysis, the three variables most strongly associated with longer diagnostic delay were use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) (B = 2.991; 95% CI = 1.075-4.909), medium or high functional limitation (B = 1.541; 95%CI = 0.186-2.896), and number of HCPs seen before diagnosis (B = 1.524, 95%CI = 1.072-1.977). CONCLUSION: Diagnostic delay continues to be a barrier to optimal care for Canadian axSpA patients. Significant diagnostic delay, associated with a high number of HCP visits prior to diagnosis, high use of NSAIDs, and marked functional limitation in daily life, illustrate the convoluted axSpA patient journey.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».