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Enregistrement W2149389714 · doi:10.1093/rheumatology/kei251

Juvenile localized scleroderma: clinical and epidemiological features in 750 children. An international study

2005· article· en· W2149389714 sur OpenAlexaff
Francesco Zulian, Balu H. Athreya, Ronald M. Laxer, A. M. Nelson, Sheila Knupp Feitosa de Oliveira, Marilynn Punaro, R Cuttica, Gavin C. Higgins, Lisette W. A. van Suijlekom‐Smit, Terry L. Moore, Carol B. Lindsley, J García-Consuegra, Maria Odete Esteves Hilário, Loredana Lepore, Clóvis A. Silva, Carla de Moraes Machado, Stella Maris Garay, Yosef Uziel, Giorgia Martini, Ivan Foeldvari, Andrea Peserico, Patricia Woo, John Harper

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMorpheaInternal medicineFamily historyEpidemiologyLocalized SclerodermaDermatologyScleroderma (fungus)RheumatologyMethotrexateConnective tissue diseaseDiseaseAutoimmune diseasePediatricsImmunologyBiopsyFibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Juvenile localized scleroderma (JLS) includes a number of conditions often grouped together. With the long-term goal of developing uniform classification criteria, we studied the epidemiological, clinical and immunological features of children with JLS followed by paediatric rheumatology and dermatology centres. METHODS: A large, multicentre, multinational study was conducted by collecting information on the demographics, family history, triggering environmental factors, clinical and laboratory features, and treatment of patients with JLS. RESULTS: Seven hundred and fifty patients with JLS from 70 centres were enrolled into the study. The disease duration at diagnosis was 18 months. Linear scleroderma (LS) was the most frequent subtype (65%), followed by plaque morphea (PM) (26%), generalized morphea (GM) (7%) and deep morphea (DM) (2%). As many as 15% of patients had a mixed subtype. Ninety-one patients (12%) had a positive family history for rheumatic or autoimmune diseases; 100 (13.3%) reported environmental events as possible trigger. ANA was positive in 42.3% of the patients, with a higher prevalence in the LS-DM subtype than in the PM-GM subtype. Scl70 was detected in the sera of 3% of the patients, anticentromere antibody in 2%, anti-double-stranded DNA in 4%, anti-cardiolipin antibody in 13% and rheumatoid factor in 16%. Methotrexate was the drug most frequently used, especially during the last 5 yr. CONCLUSION: This study represents the largest collection of patients with JLS ever reported. The insidious onset of the disease, the delay in diagnosis, the recognition of mixed subtype and the better definition of the other subtypes should influence our efforts in educating trainees and practitioners and help in developing a comprehensive classification system for this syndrome.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations446
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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