Temporomandibular Joint Involvement in Children with Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the rate of temporomandibular joint (TMJ) involvement and find factors associated with TMJ arthritis in a single-center cohort of patients with juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: Retrospective analysis of all patients with JIA visiting the rheumatology clinic between January 1, 2005, and December 31, 2006. Followup information was included until August 2008. A diagnosis of TMJ arthritis was based on clinical rheumatological and/or radiological findings. RESULTS: After a mean followup time for JIA of 4.6 years (range 0.08-14.17), 86/223 patients (38.6%) had developed TMJ arthritis. The rate of TMJ involvement differed significantly among JIA subtypes (p = 0.0016), with 61% in extended oligoarticular, 52% in polyarticular rheumatoid factor (RF)-negative, 50% in psoriatic, 36% in systemic, 33% in polyarticular RF-positive, 33% in persistent oligoarticular, 30% in unclassified JIA, and 11% in enthesitis-related arthritis. The rate of TMJ involvement in our cohort was statistically significantly lower for patients who were HLA-B27-positive (p = 0.0002). In a multivariate analysis, the association of the following factors was confirmed: JIA subtype (p = 0.0001), a higher erythrocyte sedimentation rate (ESR) at diagnosis (p = 0.0038), involvement of joints of the upper extremity (p = 0.011), the absence of HLA-B27 (p = 0.023), and younger age at onset of JIA (p = 0.050). CONCLUSION: In our cohort of children with JIA, the overall rate of TMJ involvement was 38.6%. Patients with certain JIA subtypes, a higher ESR at disease onset, involvement of upper extremity joints, and younger age at diagnosis were more likely to develop TMJ arthritis. The presence of HLA-B27 seemed to be protective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».