Examination of the association of sex and race/ethnicity with appearance concerns: A Scleroderma Patient-centered Intervention Network (SPIN) Cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Appearance concerns are common in systemic sclerosis (SSc) and have been linked to younger age and more severe disease. No study has examined their association with sex or race/ethnicity. METHODS: SSc patients were sampled from the Scleroderma Patient-centered Intervention Network Cohort. Presence of appearance concerns was assessed with a single item, and medical and sociodemographic information were collected. RESULTS: Of 644 patients, appearance concerns were present in 72%, including 421 of 565 women (75%), 42 of 79 men (53%), 392 of 550 patients who identified as White (71%), 35 of 41 who identified as Black (85%), and 36 of 53 who identified as another race/ethnicity (68%). In multivariate analysis, women had significantly greater odds of reporting appearance concerns than men (odds ratio (OR)=2.97, 95% confidence interval (CI)=1.78-4.95, p<.001). Black patients had significantly greater odds of appearance concerns than White patients in unadjusted (OR=2.64, 95% CI=1.01-6.34, p=.030), but not multivariate analysis (OR=1.76, 95% CI=0.67-4.60, p=.250). Compared to a general population sample, appearance concerns were substantially more common in SSc, particularly for men across all age groups and for younger women. The most commonly reported features of concern were related to the face and head, followed by the hands and fingers; this did not differ by sex or race/ethnicity. CONCLUSIONS: Appearance concerns were common in SSc. Women were substantially more likely than men to have appearance concerns. Although non-significant in multivariate analysis, Black patients were more likely to have concerns than White patients, likely due to more severe changes in appearance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».