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Enregistrement W1966170471 · doi:10.1186/1546-0096-10-s1-a65

Race is a risk factor for calcinosis in patients with JDM – early results from the CARRAnet registry study

2012· article· en· W1966170471 sur OpenAlexaff
Mark F. Hoeltzel, Mara L. Becker, Angela Byun Robinson, Brian M. Feldman, Adam M. Huber, Ann M. Reed

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRace (biology)RheumatologyInternal medicineCalcinosisRisk factorTumoral calcinosisPhysical therapyCalcification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with juvenile dermatomyositis (JDM) in the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) registry study were included in this analysis. Race and ethnicity were self-reported. Subjects with current or past calcinosis were identified, and bi-variable associations between clinical variables and calcinosis were evaluated by Chi-square test, Fisher exact test, two-sample t-test, or Wilcoxon Rank Sum test as appropriate. A multivariable stepwise logistic regression model was run that included variables that were significantly associated in the bi-variable analysis, defined by P <0.1. All statistical analyses were conducted using JMP Stats version 8.0 (SAS Institute, Cary, NC). Prior to December 28, 2010, 102 subjects meeting modified Bohan and Peter criteria for JDM were enrolled from 23 U.S. sites. Fifteen subjects were excluded due to lack of data regarding calcinosis or race. Ten of the remaining 87 patients had a history of calcinosis. Potential predictors of calcinosis identified a priori included race, ethnicity, sex, ANA status, age, age of onset, duration of disease, and time to rheumatologic care. Bi-variable analyses revealed a significant association between calcinosis and African American (AA) race ( P =0.029), disease duration ( P =0.005), absence of antinuclear antibodies ( P =0.024), and male gender ( P =0.037) (Table 1 ). Analyzing these four variables in a multiple stepwise logistic regression model revealed that AA ancestry was the most significant predictor of calcinosis (OR [95% CI] 5.8 [1.3, 24.8] P =0.019). When demographic variables and outcome assessments were compared between AA patients and non-AA patients, only CHAQ scores were statistically significantly different in AA patients (mean (±SD), 0.54 (±0.51) vs. 0.29 (±0.52) in non-AA patients [ P = 0.033]). Children with JDM of African American ancestry have increased odds of developing calcinosis, even after controlling for duration of disease and time to rheumatologic care. Male gender, negative ANA status, and disease duration were associated with calcinosis in bi-variable analysis, however, these variables were limited by incomplete data capture, which may have affected the results of the multi-variable regression model. Analysis of a larger more complete cohort is needed to confirm these observations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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