Comparison of Patients with Juvenile Psoriatic Arthritis and Nonpsoriatic Juvenile Idiopathic Arthritis: How Different Are They?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the clinical features and outcome between patients with juvenile psoriatic arthritis (JPsA) and non-JPsA juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: Fifty-three children with JPsA, 32 with < 5 joints in the first 6 months of disease (oligo-JPsA) and 21 (> or = 5 joints) polyarticular-onset (poly-JPsA) were compared to 53 patients with JIA who were matched by sex, age, date of diagnosis, and articular onset pattern. RESULTS: There was no difference in the percentage of patients between the oligoarticular groups who developed extended oligoarthritis or in the percentage of patients who were positive for antinuclear antibodies. The only differences were that 25% of patients with oligo-JPsA had dactylitis compared to 0% of patients with oligo-JIA (p < 0.01) and 50% had nail pitting as compared to 18.7% (p < 0.05). In polyarticular patients the percentages with dactylitis were similar (19% vs 38%; p = 0.25). The frequency of uveitis was identical in the oligoarticular patients but a higher rate was seen in poly-JPsA compared to poly-JIA (23.8% vs 0%; p = 0.02), while contractures were more frequent in poly-JIA compared to poly-JPsA during the course of the illness (47.6% vs 14.3%; p = 0.03) but not at last followup (14.3% vs 4.7%; p = 0.6). At last followup the mean Childhood Health Assessment Questionnaire scores were similar in both the polyarticular and oligoarticular groups. CONCLUSION: There were only a few differences between patients with JPsA and JIA regarding disease onset, disease course, and outcome. We suggest that large, longterm prospective studies are required to accurately determine whether subdividing JIA according to psoriasis is worthwhile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».