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Enregistrement W1968798526 · doi:10.1097/01.bor.0000240362.32089.4c

Advances in the treatment of juvenile dermatomyositis

2006· article· en· W1968798526 sur OpenAlexaff
ELIZABETH A. STRINGER, Brian M. Feldman

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJuvenile dermatomyositisMedicineDermatomyositisRituximabRashIntensive care medicineDiseaseMethotrexateRefractory (planetary science)JuvenileDermatologyPediatricsPhysical therapyInternal medicineLymphoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Juvenile dermatomyositis is a rare chronic inflammatory disease that primarily affects the muscles and skin. Immunosuppressive therapy has played a very important role in reducing mortality rates and morbidity. The review focuses on the spectrum of medications currently used in the treatment of juvenile dermatomyositis, highlighting new advances and unanswered questions. RECENT FINDINGS: Data regarding the treatment of juvenile dermatomyositis come almost entirely from retrospective studies with relatively small numbers of patients. Corticosteroids continue to be the accepted first-line therapy. Evidence that the addition of methotrexate at initiation of treatment allows corticosteroids to be tapered more rapidly with good outcomes exists. High-risk, refractory patients may benefit from intravenous cyclophosphamide. Results in refractory patients treated with rituximab are also encouraging. Topical immunosuppressant agents have been largely disappointing in treating rash. The effect and role of exercise in the treatment and rehabilitation of patients with juvenile dermatomyositis is an interesting new area of research. SUMMARY: Future research in the treatment of juvenile dermatomyositis should focus on improving the understanding of disease course and its predictors such that treatment protocols can be developed to provide the most benefit and least amount of medication toxicity for the individual patient.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations56
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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