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Enregistrement W4407065824 · doi:10.3899/jrheum.2024-0833

Unacceptable Work State in Rheumatoid Arthritis: Establishment of Thresholds for Presenteeism and Clinical Measurement Instruments

2025· article· en· W4407065824 sur OpenAlexaffvenue
Dafne Capelusnik, Sofia Ramiro, Elena Nikiphorou, Walter P. Maksymowych, Marina Magrey, Annelies Boonen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresenteeismMedicinePhysical therapyAnkylosing spondylitisRheumatoid arthritisReceiver operating characteristicAbsenteeismInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to identify threshold values of presenteeism measurement instruments that reflect unacceptable work state in employed patients with rheumatoid arthritis (RA) and whether those thresholds can predict future adverse work outcomes (AWOs). Additionally, we assessed the performance of presenteeism thresholds previously established in axial spondyloarthritis (axSpA) among patients with RA for the same instruments. METHODS: Data from the multinational Patient-Reported Outcomes in Employment Study in Rheumatoid Arthritis (RA-PROSE) study were used. Thresholds to determine when patients consider themselves in an "unacceptable work state" were calculated at baseline for 4 instruments assessing presenteeism and for the patient global assessment of RA-related pain. Different approaches derived from the receiver-operating characteristic methodology were used. Accuracy of thresholds to predict AWO throughout 12 months was assessed and previously developed presenteeism thresholds for axSpA were also tested. RESULTS: A total of 104 employed patients were included: 15% of the patients considered themselves in an unacceptable work state, of which 7 (7%) had at least 1 AWO over 12 months. Thresholds of all instruments specifically developed in RA showed good performance vs the external criterion (area under the curve [AUC] > 0.75), except for the Quantity and Quality (QQ) method (AUC 0.62). The available axSpA thresholds were more accurate by reducing overestimation. The final optimal thresholds were Work Productivity and Activity Impairment Questionnaire (WPAI)-presenteeism ≥ 40, QQ method < 97, Workplace Activity Limitations Scale ≥ 0.75, 25-item Work Limitations Questionnaire with modified physical demands scale ≥ 29, and pain intensity ≥ 4. For AWO over 12 months, pain and WPAI performed best in predicting AWO. CONCLUSION: The final thresholds to assess unacceptable presenteeism for axSpA were also chosen as most accurate for use in RA. In addition, accurate thresholds of pain reflecting unacceptable work state are available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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