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Enregistrement W2324552632 · doi:10.3899/jrheum.160173

Unraveling the Phenotypic Variability of Juvenile Idiopathic Arthritis across Races or Geographic Areas — Key to Understanding Etiology and Genetic Factors?

2016· letter· en· W2324552632 sur OpenAlexvenueno aff
Alessandro Consolaro, Angelo Ravelli

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtiologyDiseaseOligoarthritisArthritisGenetic predispositionImmunologyHuman leukocyte antigenConcordancePathologyInternal medicineAntigenPolyarthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Juvenile idiopathic arthritis (JIA) comprises a heterogeneous group of illnesses, all displaying joint inflammation, but with distinct clinical phenotypes, disease courses, outcomes, and presumably, genetic background and pathophysiology1. It is the most common rheumatologic condition in children and a major cause of short- and longterm disability. The current International League of Associations for Rheumatology (ILAR) classification recognizes 7 disease categories, defined on the basis of the clinical and laboratory features present in the first 6 months of illness2. Although the etiology and pathogenesis of JIA are still poorly understood, it is hypothesized that a genetically susceptible individual could develop an uncontrolled and harmful immune response toward a self-antigen upon exposure to an environmental trigger3. However, although several inciting factors have been suspected, including infectious agents, vaccinations, traumatisms, and maternal smoking, proof is still elusive. Instead, there is strong evidence for a genetic predisposition to JIA4. The importance of genetic determinants has been demonstrated by instances of familial aggregation of JIA and by the monozygotic twin concordance rate of 25%–40%. In addition, numerous associations between human leukocyte antigen (HLA) polymorphisms and JIA subtypes have been reported. Recent genome-wide studies in individuals of European ancestry have identified a number of new susceptibility loci also in non-HLA regions4. Over the past 3 decades, several epidemiologic surveys have documented a remarkable, yet unexplained, disparity in the prevalence of JIA subtypes among different geographic areas or racial/ethnic groups5,6,7,8,9,10,11,12,13. In Western countries, the most common category is oligoarthritis, but this form is rare in India, New Zealand, The Middle East, and South Africa, where polyarthritis predominates. Systemic arthritis accounts for an increased proportion of childhood arthritis in Asia, … Address correspondence to Prof. A. Ravelli, Pediatria II, Istituto G. Gaslini, via G. Gaslini 5, 16147 Genoa, Italy. E-mail: angeloravelli{at}gaslini.org

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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