Prospective Determination of the Incidence and Risk Factors of New‐Onset Uveitis in Juvenile Idiopathic Arthritis: The Research in Arthritis in Canadian Children Emphasizing Outcomes Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identification of the incidence of juvenile idiopathic arthritis (JIA)-associated uveitis and its risk factors is essential to optimize early detection. Data from the Research in Arthritis in Canadian Children Emphasizing Outcomes inception cohort were used to estimate the annual incidence of new-onset uveitis following JIA diagnosis and to identify associated risk factors. METHODS: Data were reported every 6 months for 2 years, then yearly to 5 years. Incidence was determined by Kaplan-Meier estimators with time of JIA diagnosis as the reference point. Univariate log-rank analysis identified risk factors and Cox regression determined independent predictors. RESULTS: In total, 1,183 patients who enrolled within 6 months of JIA diagnosis met inclusion criteria, median age at diagnosis of 9.0 years (interquartile range [IQR] 3.8-12.9), median follow-up of 35.2 months (IQR 22.7-48.3). Of these patients, 87 developed uveitis after enrollment. The incidence of new-onset uveitis was 2.8% per year (95% confidence interval [95% CI] 2.0-3.5) in the first 5 years. The annual incidence decreased during follow-up but remained at 2.1% (95% CI 0-4.5) in the fifth year, although confidence intervals overlapped. Uveitis was associated with young age (<7 years) at JIA diagnosis (hazard ratio [HR] 8.29, P < 0.001), positive antinuclear antibody (ANA) test (HR 3.20, P < 0.001), oligoarthritis (HR 2.45, P = 0.002), polyarthritis rheumatoid factor negative (HR 1.65, P = 0.002), and female sex (HR 1.80, P = 0.02). In multivariable analysis, only young age at JIA diagnosis and ANA positivity were independent predictors of uveitis. CONCLUSION: Vigilant uveitis screening should continue for at least 5 years after JIA diagnosis, and priority for screening should be placed on young age (<7 years) at JIA diagnosis and a positive ANA test.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».