Risk Markers of Juvenile Idiopathic Arthritis-associated Uveitis in the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the epidemiology and clinical course of children with juvenile idiopathic arthritis-associated uveitis (JIA-U) in the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Registry and explore differences between African American (AA) and non-Hispanic white (NHW) children. METHODS: There were 4983 children with JIA enrolled in the CARRA Registry. Of those, 3967 NHW and AA children were included in this study. Demographic and disease-related data were collected from diagnosis to enrollment. Children with JIA were compared to those with JIA-U. Children with JIA-U were also compared by race. RESULTS: There were 459/3967 children (11.6%) with JIA-U in our cohort with a mean age (SD) of 11.4 years (± 4.5) at enrollment. Compared to children with JIA, they were younger at arthritis onset, more likely to be female, had < 5 joints involved, had oligoarticular JIA, and were antinuclear antibody (ANA)-positive, rheumatoid factor (RF)-negative, and anticitrullinated protein antibody-negative. Predictors of uveitis development included female sex, early age of arthritis onset, and oligoarticular JIA. Polyarticular RF-positive JIA subtype was protective. Nearly 3% of children with JIA-U were AA. However, of the 220 AA children with JIA, 6% had uveitis; in contrast, 12% of the 3721 NHW children with JIA had uveitis. CONCLUSION: In the CARRA registry, the prevalence of JIA-U in AA and NHW children is 11.6%. We confirmed known uveitis risk markers (ANA positivity, younger age at arthritis onset, and oligoarticular JIA). We describe a decreased likelihood of uveitis in AA children and recommend further exploration of race as a risk factor in a larger population of AA children.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».