Association of Patient Resilience With Patient-Reported Physical and Mental/Emotional Quality of Life in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the association of patient resilience with health-related quality of life (HRQOL) in systemic lupus erythematosus (SLE). Methods We used data from a prospective cohort study of patients with SLE enrolled across 15 rheumatology clinics across the US who viewed a patient decision aid for SLE management during a regular clinic visit. We examined the association of high resilience with HRQOL on 29-item Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS-29) domains using multivariable linear mixed-effects model analysis, adjusted for demographics, social determinants of health (SDOH), flare, site, time, and comorbid rheumatic diseases. Results Out of 945 patients with SLE, 27% had high resilience, with a 2-item Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC2) score of 8. Compared to patients who had low resilience, those with high resilience were more likely to report excellent or very good health (46% vs 17.7%); lower SLE activity (3.94 vs 5.18 on a 0-10 scale), and higher SLE wellness (7.54 vs 6.15 on a 0-10 scale). We noted that high resilience was associated with a positive moderate effect size (Cohen d > 0.5) for physical functioning, social participation, emotional anxiety, emotional distress, fatigue, pain interference, and pain intensity, as well as a favorable small effect size (Cohen d 0.2-0.49) for sleep disturbance, in unadjusted analyses. In a multivariable-adjusted mixed linear regression analysis, high resilience was associated with all 8 HRQOL scale scores. Conclusion High patient resilience was independently associated with better HRQOL outcomes in SLE after adjusting for demographics, SDOH, SLE flare, site, time, and comorbid rheumatic diseases. Interventions to promote resilience have the potential to improve HRQOL outcomes in SLE. ( ClinicalTrials.gov : NCT03735238 )
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».