Predicting disease severity and remission in juvenile idiopathic arthritis: are we getting closer?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To summarize current research on the prediction of severe disease or remission in children with juvenile arthritis, and define further steps needed towards developing prediction tools with sufficient accuracy for clinical use. RECENT FINDINGS: High disease activity, poor patient-reported outcomes, ankle or wrist involvement, and a longer time from onset to the start of treatment herald a severe disease course and a low chance of remission. Other studies confirmed that age less than 7 years and positive ANA are the strongest predictors of uveitis development. Preliminary evidence suggests ultrasound findings may predict flare in patients with clinically inactive disease, and several new biomarkers show promise. A few prediction tools that combine predictors to estimate the chance of remission or a severe disease course in the medium-term to long-term have shown good accuracy when internally validated in the population in which they were developed. SUMMARY: Promising candidate tools for predicting disease severity and long-term remission in juvenile arthritis are now available. These tools need external validation in other populations, and ideally formal trials to assess whether their use in practice improves patient outcomes. We are definitively getting closer, but we are not there yet.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».