Pediatric Antibiotic-refractory Lyme Arthritis: A Multicenter Case-control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Few factors have consistently been linked to antibiotic-refractory Lyme arthritis (ARLA). We sought to identify clinical and treatment factors associated with pediatric ARLA. METHODS: We performed a case-control study in 3 pediatric rheumatology clinics in a Lyme-endemic region (2000-2013). Eligible children were aged ≤ 18 years with arthritis and had positive testing for Lyme disease by Western blot. Cases were 49 children with persistently active arthritis despite ≥ 8 weeks of oral antibiotics or ≥ 2 weeks of parenteral antibiotics; controls were 188 children whose arthritis resolved within 3 months of starting antibiotics. We compared preselected demographic, clinical, and treatment factors between groups using logistic regression. RESULTS: Characteristics positively associated with ARLA were age ≥ 10 years, prolonged arthritis at diagnosis, knee-only arthritis, and worsening after starting antibiotics. In contrast, children with fever, severe pain, or other signs of systemic inflammation were more likely to respond quickly to treatment. Secondarily, low-dose amoxicillin and treatment nonadherence were also linked to higher risk of ARLA. Greater antibiotic use for children with ARLA was accompanied by higher rates of treatment-associated adverse events (37% vs 15%) and resultant hospitalization (6% vs 1%). CONCLUSION: Older children and those with prolonged arthritis, arthritis limited to the knees, or poor initial response to antibiotics are more likely to have antibiotic-refractory disease and treatment-associated toxicity. Children with severe symptoms of systemic inflammation have more favorable outcomes. For children with persistently active Lyme arthritis after 2 antibiotic courses, pediatricians should consider starting antiinflammatory treatment and referring to a pediatric rheumatologist.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».