Establishment of a pilot pediatric registry for chronic vasculitis is both essential and feasible: a Childhood Arthritis and Rheumatology Alliance (CARRA) survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the need for, and feasibility of, establishing a web-based USA/Canadian registry of children with chronic systemic vasculitis--an otherwise insufficiently studied population. METHODS: Physician members of the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA; n = 126) were invited to complete 2 surveys exploring vasculitis-related experience, beliefs about childhood versus adult vasculitis, and commitment to contribute patients to a prospective registry. Diagnoses included Wegener's granulomatosis (WG), childhood polyarteritis nodosa, microscopic polyangiitis (MPA), Takayasu's arteritis, primary angiitis of the central nervous system (PACNS), vasculitis, and unclassified vasculitis. RESULTS: One or both surveys were completed by 102 (81%) physicians. Almost half of first-survey respondents had been in practice for > 15 years. Collective estimated lifetime experience was >1500 patients (WG and unclassified vasculitis were the most common diagnoses). Three hundred seventeen children with vasculitis were seen in the year preceding the survey, with most physicians seeing only 2-5 patients. The majority of respondents believed that childhood vasculitis differed from adult disease, particularly with respect to classification criteria and disease activity markers. Fifty-nine members committed to contribute 2 years' data (approximately 120 patients) to a pilot registry limited to time of diagnosis, focusing on WG, MPA, Churg-Strauss syndrome, PACNS, and unclassified vasculitis. CONCLUSION: We obtained overwhelming consensus from an experienced body of pediatric rheumatologists on the need to study childhood-onset vasculitis independently from adult disease, together with commitment from sufficient members to prospectively contribute 2 years' data to a limited pilot registry to answer some basic questions about presenting and diagnostic features and initial treatment practices at disease onset.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».