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Enregistrement W3083377519 · doi:10.1093/rheumatology/keaa436

Risk factors associated with <i>Pneumocystis jirovecii</i> pneumonia in juvenile myositis in North America

2020· article· en· W3083377519 sur OpenAlexaffabout
Sara Sabbagh, Jessica Neely, Albert Chow, Marietta DeGuzman, Jamie Lai, Svetlana Lvovich, Tara McGrath, Maria Pereira, Iago Pinal‐Fernandez, Jordan E. Roberts, Kelly Rouster‐Stevens, Heinrike Schmeling, Anjali Sura, Gabriel Tarshish, Lori B. Tucker, Lisa G. Rider, Hanna Kim

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceNational Institute of Environmental Health SciencesArthritis Foundation
Mots-clésMedicineMyositisInternal medicinePneumoniaIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Pneumocystis jirovecii pneumonia (PJP) is associated with significant morbidity and mortality in adult myositis patients; however, there are few studies examining PJP in juvenile myositis [juvenile idiopathic inflammatory myopathy (JIIM)]. The purpose of this study was to determine the risk factors and clinical phenotypes associated with PJP in JIIM. METHODS: An research electronic data capture (REDCap) questionnaire regarding myositis features, disease course, medications and PJP infection characteristics was completed by treating physicians for 13 JIIM patients who developed PJP (PJP+) from the USA and Canada. Myositis features and medications were compared with 147 JIIM patients without PJP (PJP-) from similar geographic regions who enrolled in National Institutes of Health natural history studies. RESULTS: PJP+ patients were more often of Asian ancestry than PJP- patients [odds ratio (OR) 8.7; 95% CI 1.3, 57.9]. Anti- melanoma differentiation associated protein 5 (MDA5) autoantibodies (OR 12.5; 95% CI 3.0, 52.4), digital infarcts (OR 43.8; 95% CI 4.2, 460.2), skin ulcerations (OR 12.0; 95% CI 3.5, 41.2) and interstitial lung disease (OR 10.6; 95% CI 2.1, 53.9) were more frequent in PJP+ patients. Before PJP diagnosis, patients more frequently received pulse steroids, rituximab and more immunosuppressive therapy compared with PJP- patients. Seven PJP+ patients were admitted to the intensive care unit and four patients died due to PJP or its complications. CONCLUSIONS: PJP is a severe infection in JIIM that can be associated with mortality. Having PJP was associated with more immunosuppressive therapy, anti-MDA5 autoantibodies, Asian race and certain clinical features, including digital infarcts, cutaneous ulcerations and interstitial lung disease. Prophylaxis for PJP should be considered in juvenile myositis patients with these features.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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