Psychosocial burden of axial spondyloarthritis and impact of different disease domains: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the psychosocial impact of axial spondyloarthritis (axSpA). Methods: A literature search was conducted in two stages: stage 1 included all patients with axSpA and stage 2 focused on patients with inadequate response to prior TNF inhibitor treatment. Selection criteria included population (adults with axSpA), outcomes of interest (psychosocial factors potentially impacted by axSpA, e.g. quality of life, mental health and work productivity) and context [disease-related (disease activity, pain) and -unrelated (gender, race, ethnicity, behaviour) factors potentially affecting psychosocial outcomes). Search results were categorized based on the core domains of disease activity, pain, morning stiffness, fatigue, physical function and overall functioning and health in patients with axSpA. Results: A total of 197 articles were included in this review, most of which were observational, with only one randomized controlled trial (RCT). The evidence suggests an association between greater disease burden and poorer psychosocial outcomes as well as a bidirectional relationship between disease components and psychosocial outcomes, both contributing to the overall disease burden. However, while many studies reported on psychosocial outcomes, potential relationships with disease domains or activity were not evaluated. Furthermore, there were inconsistencies across studies in how these outcomes were measured, such as the use of different tools and/or scales. Conclusion: Given the paucity of RCTs examining psychosocial outcomes in axSpA, future research should focus on standardizing assessment of psychosocial impairments experienced by patients and establishing appropriate interventions and management strategies to ensure the holistic treatment of patients with axSpA and to optimize treatment response and outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».