Risk Factors for Temporomandibular Joint Arthritis in Children with Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence and features of temporomandibular joint (TMJ) arthritis by magnetic resonance imaging (MRI) among children with juvenile idiopathic arthritis (JIA), and to identify risk factors for TMJ arthritis. METHODS: A retrospective chart review was performed on 187 patients with JIA who underwent a TMJ MRI at Children's Hospital of Alabama between September 2007 and June 2010. Demographic and clinical information was abstracted from the charts. Univariate and multivariate analyses were performed to identify risk factors for TMJ arthritis identified by MRI. RESULTS: MRI evidence of TMJ arthritis was detected in 43% of patients, with no significant difference among JIA categories. The number of joints with active arthritis (exclusive of the TMJ) and the use of systemic immunomodulatory therapies were not associated with TMJ arthritis. Multivariable analysis revealed a strong association between mouth-opening deviation and TMJ arthritis (OR 6.21, 95% CI 2.87-13.4). A smaller maximal incisal opening and shorter disease duration were also associated with an increased risk of TMJ arthritis. CONCLUSION: TMJ arthritis was identified in a substantial proportion of children with JIA (43%) and affects all JIA categories. TMJ arthritis was present in some patients despite limited or otherwise quiescent disease and in the presence of concurrent systemic immunomodulatory therapy. Routine evaluation for TMJ arthritis by MRI is warranted for all children with JIA.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».