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Enregistrement W4408201258 · doi:10.1007/s11136-025-03928-9

Effect of impairment on health-related quality of life in people with multiple sclerosis: association of functional systems and EQ-5D-5L index values in a cross-sectional study

2025· article· en· W4408201258 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Schmidt, Natalie Bednarz, Florian Then Bergh

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität Leipzig
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)EQ-5DCognitionExpanded Disability Status ScaleCross-sectional studyBayesian multivariate linear regressionQuality of Life ResearchLogistic regressionMontreal Cognitive AssessmentPhysical therapyOutpatient clinicHealth Utilities IndexMultiple sclerosisGerontologyLinear regressionCognitive impairmentPublic healthHealth related quality of lifeInternal medicineDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Multiple sclerosis (MS) results in physical and cognitive impairments that negatively affect health-related quality of life (HRQoL). It is unknown to what extent the impact of MS-related impairments on HRQoL are reflected in the association of Expanded Disability Status Scale (EDSS) Functional Systems (FS) scores and EQ-5D-5L index values. METHODS: This cross-sectional, single-center cohort study recruited people with MS (pwMS) attending an outpatient clinic at a German university hospital. Impairment was assessed via FS scores during routine visits. HRQoL was measured with EQ-5D-5L index values. The association of each FS score with EQ-5D-5L index values and the additive effect of all FS on EQ-5D-5L index values was modeled with multivariate linear regression (MLR). RESULTS: Analyzing 115 participants, unadjusted MLR of single FS revealed that brainstem, pyramidal, cerebellar, sensory, and cerebral/cognitive dysfunctions were significantly associated with lower HRQoL. In MLR of all FS adjusted for covariates, a one standard deviation decrease in cognitive function was significantly associated with a 6% reduction in HRQoL. CONCLUSION: Dysfunctions in FS contribute to a decrease in HRQoL. Cognitive dysfunction was identified to maintain negative association with HRQoL after adjustment for covariates, and routinely assessed FS scores appeared useful indicators to identify pwMS who may benefit from comprehensive cognitive evaluations. This study adds to the growing body of evidence emphasizing the crucial role of cognitive function in HRQoL of pwMS and highlights the need for effective screening and therapeutic strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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