The role of aggressive corticosteroid therapy in patients with juvenile dermatomyositis: A propensity score analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare outcomes at 36 months in patients newly diagnosed with juvenile dermatomyositis (DM) treated with aggressive versus standard therapy. METHODS: At diagnosis, 139 untreated juvenile DM patients were given aggressive therapy (intravenous methylprednisolone or oral prednisone 5-30 mg/kg/day; n = 76) or standard therapy (1-2 mg/kg/day; n = 63) by the treating physician. Aggressive therapy patients were more ill at diagnosis. Matching was based on the propensity for aggressive therapy because propensity scoring can reduce confounding by indication. Logistic regression of the matched data determined predictors of outcomes, controlling for clinical confounders and propensity score. Outcomes comprised Disease Activity Score (DAS) for skin and muscle, range of motion (ROM), and calcification. RESULTS: Sex, race, and age were similar between groups, and initial DAS weakness and ROM significantly predicted the therapy chosen. Based on propensity scores, 42 patients from each group were well matched. In the matched pairs, there were no significant differences in outcomes. Methotrexate use (odds ratio [OR] 3.6, 95% confidence interval [95% CI] 1.15-11.5) and duration of untreated disease (OR 1.2, 95% CI 1-1.38) were associated with ROM loss, hydroxychloroquine use (OR 11.2, 95% CI 3.7-33) and calcification (OR 6.8, 95% CI 1.8-25.4) with persistent rash, abnormal baseline lactate dehydrogenase (OR 11.2, 95% CI 1.4-92) and age at onset (OR 1.3, 95% CI 1-1.4) with weakness, and duration of untreated disease (OR 1.2, 95% CI 1-1.39) with calcification. CONCLUSION: Using a retrospective, nonrandomized design with propensity score matching, there was little difference in efficacy outcomes between aggressive and standard therapy; however, the sickest patients were treated with aggressive therapy and were not included in the matched analysis. Comprehensive clinical studies are needed to determine therapeutic pathways to the best outcome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».