Individual and Socioecological Resilience in Childhood-Onset Systemic Lupus Erythematosus: Associations With Patient Characteristics and Psychosocial Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study investigates individual and socioecological resilience and its relationship with sociodemographic and disease characteristics, as well as psychosocial patient-reported outcome measures (PROMs) in childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE). Methods We conducted a cross-sectional study of patients with cSLE, ages 11-22 years, at a Canadian tertiary center from October 2021 to July 2024. The 10-item Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC-10) assessed individual resilience. The Child and Youth Resilience Measure–Revised (CYRM-R) assessed socioecological resilience. Linear regression models examined associations between resilience with sociodemographic (eg, health literacy, adverse childhood experiences [ACEs]) and disease factors (eg, age of onset, duration, disease activity). Pearson correlations determined relationships between resilience and patient-reported depressive and anxiety symptoms, executive functioning, pain interference, and fatigue. Results Of 49 participants, the mean score for individual psychological resilience was 26.0 (SD 7.1; CD-RISC-10), and the mean score for socioecological resilience was 73.4 (SD 9.1; CYRM-R). Higher resilience on CD-RISC-10 (β 0.99, 95% CI 0.45-1.55, P < 0.01) and CYRM-R (β 0.84, 95% CI 0.13-1.55, P = 0.02) was associated with better health literacy on the communication subscale. Lower CYRM-R scores were associated with higher number of ACEs (β −1.02, 95% CI −1.88 to −0.17; P = 0.02). For PROMs, lower scores for both individual and socioecological resilience correlated with worse depressive symptoms ( r −0.44, P = 0.003 for CD-RISC-10; r −0.55, P = 0.001 for CYRM-R) and executive functioning ( r −0.49, P = 0.002 for CD-RISC-10; r −0.56, P = 0.002 for CYRM-R). Conclusion Greater resilience was associated with fewer ACEs and better health-related communication, patient-reported mental health, and executive functioning. Findings highlight the importance of fostering resilience to improve outcomes in youth with cSLE.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».