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Enregistrement W4410513056 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv233

THE ASSOCIATION BETWEEN TRAUMA AND QUALITY OF LIFE IN SLE.

2025· article· en· W4410513056 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Rogers, Megan E. B. Clowse, Meenakshi Jolly, David S. Pisetsky, Kai Sun, Rebecca E. Sadun, Lisa Criscione‐Schreiber, Mithu Maheswaranathan, Jayanth Doss, Amanda M. Eudy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)Quality of life (healthcare)Quality (philosophy)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV233 / #350 Poster Topic: AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes Background/Purpose In SLE, early childhood trauma and adverse childhood experiences have been associated with chronic pain, fatigue, depression, self-reported flares and incident SLE. In this study we evaluated the frequency and impact of abusive and non-abusive trauma on quality of life in SLE. Methods This study involved adult SLE patients (2012 SLICC or 2019 ACR/EULAR criteria) from August 2023 to April 2024. Patients completed the LupusPRO; FACIT-fatigue scale; PROMIS measures for pain intensity, pain interference, self-efficacy, and psychological stress; and the Trauma History Screen. Additional trauma questions regarding emotional abuse and pregnancy loss or abortion were added. Abusive trauma was defined as physical, sexual, and emotional trauma as an adult or child. Patients were divided into 3 groups: abusive trauma, non-abusive trauma, and no trauma. Differences across groups were analyzed by Fisher’s exact test or ANOVA. Results In this cohort of 262 SLE patients (92% female, mean age 44 years, mean disease duration 15 years, 60% self-reported Black), the vast majority experienced at least 1 traumatic event (85%) with almost half suffering abusive trauma. Trauma was more common among women, with abusive trauma occurring almost exclusively in women. Education attainment was similar across groups, however a greater number of patients with abusive trauma had an annual income less than $50,000. There was a progressive increase in fatigue, pain intensity, and pain interference across the 3 groups with the highest scores in those with abusive trauma (Table 1). More than half of patients with abusive trauma reported moderate to severe levels of fatigue, pain intensity and interference in social and daily activities. Likewise, patients with trauma reported significantly more psychological stress and lower self-efficacy for managing symptoms and medications than those without trauma. When evaluating the relationship of trauma across LupusPRO, patients with abusive trauma had lower scores for sleep, physical and emotional health, pain, fatigue, cognition, body image, effects from lupus medications indicating worse health-related quality of life in these domains (Figure 1). Finally, scores for coping, desires and goals, and support system were worse in patients with abusive trauma. Table 1. Influence of trauma on pain, fatigue, self-efficacy and stress Figure 1. Influence of trauma on LupusPRO health and non-health related quality of life Conclusions Many patients with lupus have suffered trauma, including abusive trauma, throughout their lives and experience reduced quality of life across multiple health and non-health domains. Further, the data suggest that abusive trauma can impact the burden and severity of lupus symptoms as well the ability to manage symptoms and medications. Incorporating a trauma-informed approach to care may therefore be important in developing and delivering treatment to improve quality of life in SLE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,392 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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