Race, Ethnicity, and Disease Outcomes in Juvenile Idiopathic Arthritis: A Cross-sectional Analysis of the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure the associations between self-reported race and ethnicity and disease outcomes, including joint damage, pain, and functional ability, in children with juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: A cross-sectional analysis of children with JIA enrolled in the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Registry between May 2010 and March 2012. Mann-Whitney U test and chi-square testing were used to compare patient characteristics between race (white, African American, or Asian) and ethnicity (Non-Hispanic and Non-Latino; Hispanic or Latino) categories. Logistic regression was used to measure the associations between each race or ethnicity category and the outcome of interest. RESULTS: Race category was available for 4292 of 4682 children (93% white, 5% African American, Asian 3%). Ethnicity data were available for 4644 (11% Hispanic or Latino). African American children with polyarticular-course JIA had an elevated OR for joint damage on radiographic imaging compared to white children (OR 1.9, 95% CI 1.0-3.1; p = 0.04). Hispanic/Latino children had increased odds of having disability scores > 75th percentile (OR 1.5, 95% CI 1.1-2.1; p < 0.01) compared to non-Hispanic/Latino children; however, these odds were no longer significant when the cohort was limited to children with polyarticular-course JIA. Asian children had decreased odds of higher pain and functional disability compared to white children (p < 0.05). CONCLUSION: Race and ethnicity were variably associated with joint damage, pain, and functional ability. Understanding outcome variation between different race and ethnicity groups may help to optimize care for children with JIA.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».