Predicting the course of juvenile dermatomyositis: Significance of early clinical and laboratory features
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Juvenile dermatomyositis (DM) is a rare chronic inflammatory disease of childhood. The clinical course of juvenile DM appears to be variable, and little is known about predictors of the disease course. The aims of this study were to describe the clinical course of juvenile DM and to determine whether early clinical and laboratory features can be used to predict the time to remission and/or the disease course. METHODS: Clinical and laboratory data from a cohort of 84 patients with juvenile DM were prospectively entered into a database (1990-2005). Remission was defined as a clinical state of no active skin rash, weakness, or elevated muscle enzyme levels for 6 months off medication. The disease course was defined as monophasic, polyphasic, or chronic. Data were reviewed at the time of diagnosis and at 3 months and 6 months after the diagnosis to determine predictors of the time to remission and/or the disease course. RESULTS: The median time to remission was 4.67 years. Sixty percent of patients had a chronic course, 37% a monophasic course, and 3% a polyphasic course. The presence of rash (most strongly indicated by Gottron's papules) at 3 months was the earliest predictor of a longer time to remission (relative risk [RR] 0.55 [95% confidence interval (95% CI) 0.37-0.81], P = 0.002). At 6 months, the presence of nailfold abnormalities and rash also predicted a longer time to remission (RR 0.35 [95% CI 0.14-0.74], P = 0.003). We were unable to determine a prediction model of disease course. CONCLUSION: The majority of patients in our cohort had a chronic disease course. The persistence of Gottron's papules and nailfold abnormalities early in the disease course was associated with a longer time to remission.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».