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Enregistrement W4413118143 · doi:10.1093/rheumatology/keaf374

Anxiety symptoms and associated factors in the Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) cohort: a cross-sectional study

2025· article· en· W4413118143 sur OpenAlexafffundabout
Sabrina Provencher, Marie‐Eve Carrier, Gabrielle Virgili-Gervais, Meira Golberg, Richard S. Henry, Linda Kwakkenbos, Catherine Fortuné, Amy Gietzen, Karen Gottesman, Geneviève Guillot, Amanda Lawrie-Jones, Maureen Sauvé, Susan J. Bartlett, Laura K. Hummers, Vanessa L. Malcarne, Maureen D. Mayes, Michelle Richard, James Stempel, Robyn K. Wojeck, Andrea Benedetti, Brett D. Thombs

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensAtlantic School of TheologyMcGill University Health CentreMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesLady Davis Institute for Medical ResearchCanadian Institutes of Health ResearchScleroderma AtlanticScleroderma Association of British ColumbiaScleroderma VictoriaScleroderma Society of OntarioJewish General HospitalFonds de Recherche du Québec - SantéArthritis SocietyFondation de l'Hôpital général juifMcGill University
Mots-clésMedicineCohortAnxietyPopulationDemographyConfidence intervalBody mass indexStandard scoreCohort studyInternal medicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We (1) compared anxiety symptom levels in a multinational SSc cohort to a general population normative sample and (2) evaluated sociodemographic, lifestyle and SSc disease factors associated with symptoms. METHODS: Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort participants completed the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) Version 2 4a Anxiety domain upon enrolment. PROMIS domain scores use T-scores (mean = 50, S.D. = 10) calibrated to a United States normative sample. We compared T-scores to the PROMIS United States normative sample and, in SSc, assessed associations of sociodemographic, lifestyle and physician-reported disease-related variables with multivariable linear regression. RESULTS: Among 2463 participants with SSc, mean anxiety symptom T-score (52.6, S.D. = 10.0, 95% CI 52.2, 53.0) was ∼1/3 S.D. higher than the United States general population mean of 50 (S.D. = 10), though within normal limits. Higher T-scores were associated with younger age (1.07 T-score points per 10 years, 95% CI 0.74, 1.40), female sex (1.81, 95% CI 0.63, 3.00), non-married status (0.99, 95% CI 0.14, 1.84), race or ethnicity other than White (1.79, 95% CI 0.72, 2.85), living in Canada (1.70, 95% CI 0.61, 2.79), the United Kingdom (1.53, 95% CI 0.06, 2.99) or France (2.01, 95% CI 0.98, 3.03) (vs the United States), higher BMI (0.11, 95% CI 0.03, 0.17), less time since non-Raynaud's symptom onset (0.82 per 10 years, 95% CI 0.40, 1.30), gastrointestinal involvement (2.70, 95% CI 1.52, 3.88), moderate small joint contractures (1.24, 95% CI 0.10, 2.38), the absence of interstitial lung disease (0.93, 95% CI -1.79, -0.07) and Sjögren disease (1.67, 95% CI 0.17, 3.17). Interstitial lung disease was not statistically significant when accounting for an interaction with country. Anxiety was also associated with pruritus and pain intensity in a sensitivity analysis that included variables with possible bi-directional pathways with anxiety. CONCLUSION: Anxiety symptoms were somewhat elevated among individuals with SSc and associated with multiple sociodemographic and disease factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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'admission3
Résumé présentoui

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