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Enregistrement W1964409835 · doi:10.1002/art.10544

The early pattern of joint involvement predicts disease progression in children with oligoarticular (pauciarticular) juvenile rheumatoid arthritis

2002· article· en· W1964409835 sur OpenAlexaff
Mohammad J. Al‐Matar, Ross E. Petty, Lori B. Tucker, Peter N. Malleson, Maria‐Louise Schroeder, David A. Cabral

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatism · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJuvenile rheumatoid arthritisInternal medicineRheumatologyLogistic regressionRheumatoid factorRheumatoid arthritisDiseaseArthritisPsoriatic arthritisConfoundingUnivariate analysisRetrospective cohort studyPhysical therapyPediatricsSurgeryMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate features during the first 6 months of disease that may be associated with a poor outcome as measured principally by extension to a polyarticular disease course in patients with oligoarticular-onset juvenile rheumatoid arthritis (oligo-JRA). METHODS: This study was a retrospective review of patients who fulfilled the American College of Rheumatology criteria for oligo-JRA, were followed up for at least 5 years, and did not have juvenile psoriatic arthritis, spondylarthropathy-like disease, or rheumatoid factor positivity. Data from the first 6 months of disease were collected. Continuous variables were dichotomized and then screened by univariate analysis for association with poor outcome at the last followup visit, as measured by extension of involvement (>4 accumulated involved joints) and by "clinically meaningful" extension (> or =10 accumulated joints). Variables significantly associated with this latter outcome, with the addition of disease duration as a confounding independent variable, were included in a multiple logistic regression analysis. The same variables were then examined in separate multiple logistic regression models to look at other measures of outcome, including use of disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) at any time, erosive disease on radiographs, any remission of disease ever occurring, physician's global assessment of disease activity at the last visit, and disability as measured by the Childhood Health Assessment Questionnaire (C-HAQ)/HAQ. RESULTS: Of the 205 patients (160 of whom were female) studied for a median of 10.8 years (range 5-26.6 years), 39.5% developed extension to >4 joints and 17.6% developed arthritis in > or =10 joints. Using the logistic regression model, symmetric disease was predictive of all measures of poor outcome: extension to > or =10 joints (odds ratio [OR] 19.2), the need to use DMARDs (OR 11.5), radiographic demonstration of erosive disease (OR 4.73), inflammatory activity at last followup visit (OR 3.23), no remission of disease (OR 4.73), and disability as measured by a C-HAQ score >0.12 (OR 2.95). Ankle and/or wrist disease was predictive of extension (OR 6.61) and erosions (OR 3.59). Wrist disease alone was predictive of the need to use DMARDs (OR 5.87) and of inflammatory disease activity at the last followup visit (OR 4.01). An elevated erythrocyte sedimentation rate (ESR) was predictive of extension (OR 3.76), the need to use DMARDs (OR 6.47), and no remission of disease (OR 2.30). Disease duration was a confounding variable for extension (OR 1.18) and erosive disease (OR 1.19). CONCLUSION: The early presence of ankle and/or wrist disease, symmetric joint involvement, and an elevated ESR in a child with oligo-JRA indicates the likelihood of disease progression.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations149
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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