Diagnostic evaluation and medication usage in a cohort of subjects with juvenile dermatomyositis from the CARRAnet registry
Notice bibliographique
Résumé
Children under 21 yrs with onset of JDM prior to 16 yrs were included, and subjects or their guardians were consented for the study. IRB approval was obtained at each enrolling site. JDM was diagnosed by modified Bohan and Peter criteria. Clinical data were collected from the subjects, guardians, and providers using both general and JDM-specific case report forms at the time of enrollment. Data regarding demographics, diagnostic assessment, and medication exposure were collected. Data were pooled and stored in a secure centralized database and de-identified prior to analysis. Between May 28, 2010 and December 28, 2010, 102 subjects meeting modified criteria for JDM were enrolled from 23 sites in the U.S. Diagnostic studies commonly used include electromyography (EMG), muscle biopsy, and magnetic resonance imaging (MRI). Overall, MRI was more likely than EMG or muscle biopsy to show abnormalities. (Table 1 ) 48 of subjects had 2 or more studies performed and 54.2% of these subjects reported at least 1 negative study. In terms of medications, 100% of subjects have been exposed to corticosteroids during their course of treatment, and 97% of subjects have been exposed to methotrexate, suggesting that these medications are almost universally prescribed for JDM. Medication history in order of frequency of usage is shown in Table 2 . MRI was the most common diagnostic modality used and was the most likely to show abnormalities consistent with JDM. The false negative rates for MRI, EMG, and muscle biopsy alone were higher than expected if ascertainment is correct. Corticosteroids and methotrexate appear to be standard first line medications used by US pediatric rheumatologists for JDM. Pulse corticosteroids, intravenous gammaglobulin, and hydroxychloroquine have been used by about half of subjects and further investigation as to which subgroups receive these medications is warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».