A survey of national and multi-national registries and cohort studies in juvenile idiopathic arthritis: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To characterize the existing national and multi-national registries and cohort studies in juvenile idiopathic arthritis (JIA) and identify differences as well as areas of potential future collaboration. METHODS: We surveyed investigators from North America, Europe, and Australia about existing JIA cohort studies and registries. We excluded cross-sectional studies. We captured information about study design, duration, location, inclusion criteria, data elements and collection methods. RESULTS: We received survey results from 18 studies, including 11 national and 7 multi-national studies representing 37 countries in total. Study designs included inception cohorts, prevalent disease cohorts, and new treatment cohorts (several of which contribute to pharmacosurveillance activities). Despite numerous differences, the data elements collected across the studies was quite similar, with most studies collecting at least 5 of the 6 American College of Rheumatology core set variables and the data needed to calculate the 3-variable clinical juvenile disease activity score. Most studies were collecting medication initiation and discontinuation dates and were attempting to capture serious adverse events. CONCLUSION: There is a wide-range of large, ongoing JIA registries and cohort studies around the world. Our survey results indicate significant potential for future collaborative work using data from different studies and both combined and comparative analyses.
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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 | 0,222 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».