Examining Self‐Reported Executive Function and Its Relationship to Patient‐Reported Outcomes and Disease‐Related Factors in Youth With Childhood‐Onset Lupus: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Up to 60% of youth with childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE) experience cognitive dysfunction, impacting their quality of life and medication adherence. This study explored self-reported executive function (EF) and its links to patient-reported outcomes and disease-related factors in cSLE. METHODS: This cross-sectional study compared patients aged 10 to 17 years with cSLE to age- and sex-matched controls. The Behavior Rating Inventory of Executive Function Self-Report Global Executive Composite (GEC) T score measured daily EF activities, whereas Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) questionnaires assessed pain, sleep, fatigue, anxiety, and depression. Group differences in GEC and correlations with PROMIS scores were analyzed. For patients with cSLE, hierarchical regression evaluated GEC variance explained by income, PROMIS scores, and disease-related factors (activity, damage, and glucocorticoid use). RESULTS: We recruited 94 participants, including 52 patients with cSLE and 42 controls. The analysis revealed no group difference in GEC T scores. In the cSLE group, worse depression and sleep disturbance correlated with worse GEC T scores, whereas pain interference and fatigue correlated with GEC in both groups. The hierarchical regression model explained 30% (P = 0.003) of EF variability in cSLE. PROMIS measures accounted for 14% (P = 0.013) of EF variability when controlling for household income. Disease-related factors contributed an additional 14% of EF variability, with higher disease activity and lower glucocorticoid use associated with worse GEC T scores. CONCLUSION: Self-reported EF was similar in patients with cSLE and control patients but correlated uniquely with depression, sleep disturbance, disease activity, and glucocorticoid use. Further research is needed to improve EF in cSLE.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».