Predictors of 2 year outcomes of juvenile idiopathic arthritis in a multicenter Canadian cohort: the ReACCh out experience
Notice bibliographique
Résumé
Data was available on 223 to 291 children depending on the analysis. The 2-year clinical outcomes were remission, a Childhood Health Assessment questionnaire (CHAQ) score of ≥0.75, and the Juvenile Arthritis Quality of Life Questionnaire (JAQQ) score. Remission was defined according to Wallace criteria (without ESR or CRP), and combined patients on and off medication. The candidate predictors listed in Table 1 were selected for their clinical relevance and forced in a stepwise manner into regression models. They underwent natural logarithmic transformation (Ln) if not normally distributed. Logistic regression was used for prediction of remission and CHAQ outcomes, and linear regression for the JAQQ score. Table 1 shows results of the regression models. The only significant independent predictor of remission at both month 0 and 6 was the number of active joints, but R was low (0.06 and 0.09 at month 0 and month 6 respectively). A CHAQ score ≥0.75 was a strong independent predictor of a high 24-month CHAQ at month 0 but not at month 6 (R of 0.22 and 0.24 respectively). The JAQQ score at both month 0 and month 6 was the only significant independent predictor of the 24 month JAQQ score (R of 0.09 and 0.23 respectively). There was a non-statistically significant trend for rheumatoid factor positivity to be associated with lesser chance of remission and CHAQ score ≥0.75 at 24 months. As hypothesized, most measures at 6 months were better than the baseline measures at predicting 2 year outcomes. Interestingly, CHAQ score at baseline seemed a better predictor of 2 year outcome than CHAQ score at 6 months. Although only a single variable was a significant independent predictor of the outcomes in each model, all 3 models explained a larger proportion of variation in the outcome when the additional variables were included. These results highlight the relatively limited ability to predict disease course at early stage of disease, and should act as an impetus for further research into relevant clinical and biochemical markers of outcome.
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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 ».