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Enregistrement W4410513220 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv174

WORK OUTCOMES AND PREDICTORS OF EARLY WORK CESSATION IN INDIVIDUALS LIVING WITH SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS: INSIGHTS FROM THE CANADIAN CANIOS COHORT

2025· article· en· W4410513220 sur OpenAlexaffvenueabout
Carol Hitchon, Christian Liebzeit, Juanita Romero‐Díaz, Lily Siok Hoon Lim, Christine Peschken

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and Retrovirus Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortCohort studySystemic lupus erythematosusInternal medicinePhysical therapyGerontologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV174 / #623 Poster Topic: AS19 - Patient-Reported Outcome Measures Background/Purpose Early work cessation is a significant contributor to the personal and societal costs associated with systemic lupus erythematosus (SLE). We sought to describe work status in people with diagnosed SLE and to identify factors associated with early work cessation. Methods We used data from the multicenter Canadian Network for Improved Outcomes in Systemic lupus erythematosus cohort (CaNIOS). Lupus symptoms were assessed using the self-reported SLE activity questionnaire (SLAQ). Health-related quality of life which reflects health status was assessed using the Short-Form 36 physical and mental component scores (PCS and MCS respectively). Work status [working at least 10 hours per week, retired, full-time student, disabled, full-time homemaker] and hours worked/week (categorized as 1-15, 16-30, >30 hrs) were reported annually. We evaluated work status at baseline and during follow-up in participants of working age (defined as <66, the average retirement age in Canada). We defined incident SLE as having the baseline study visit within 12 months of diagnosis. Binary logistic regression analysis was used to identify variables associated with baseline work status. Models included gender, duration of lupus, achievement of high school education, SLAC, PCS and MCS. Results Work status was available for 2194 working age participants (90.6% women, mean age 43 (12.7) years, 1910/2170 (88%) completed high school, 693/1245(56%) had insurance for disability, 1040/1350 (77%) for prescription drugs, and 811/1267(64% for physiotherapy). At the baseline visit, for prevalent cases, 1158/(52.8%) were working, 214(9.8%) were retired, 225 (10.3%) were full-time homemakers, 145(6.6%) were full-time students and 363 (16.5%) were disabled. Of working age participants 269 had incident SLE. For the 269 incident SLE participants of working at the baseline visit 157 (58.4%) were working, 19 (7.1%) were retired, 27(10.1%) were full-time homemakers, 21 (7.8%) were full-time students and 33 (12.3%) were disabled. Work status was stable during follow-up as were overall hours worked (Figure). In the subset of participants with available data (N=407), high school completers (OR 3.0 (1.61,5.65), higher (better) PCS (1.07 (1.04, 1.09) and MCS (1.03 (1.01, 1.05), and higher SLAQ 1.045(1.01, 1.08) were associated with working at baseline; gender (OR 1.5(0.72,3.32) and disease duration OR 0.99(0.97, 1.01) were not. Figure: Employment status overtime A . Prevalent SLE, B . Incident SLE, C . Hours worked prevalent SLE, D . Hours worked incident SLE Conclusions Patients with SLE are employed at lower rates than the general Canadian population. Employment appears to be influenced by both demographic factors such as education and both physical and mental health status. Strategies to improve employment rates for people with SLE are needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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'admission3
Résumé présentoui

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