Transition Readiness in Adolescents With Juvenile Idiopathic Arthritis and Childhood‐Onset Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The transition from pediatric to adult rheumatology care represents a particularly vulnerable time for patients with juvenile idiopathic arthritis (JIA) and childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE). Improving self-management skills is important in optimizing health care transition. The study's objectives were to 1) examine variability in transition readiness of adolescents and young adults within and between different ages, sexes, and disease types; 2) determine the association between age and transition readiness; and 3) identify specific challenges to transition readiness for adolescents. METHODS: Over 1 year, patients 14 to 20 years of age with JIA or cSLE were recruited from pediatric transition and young adult clinics at a single academic institution. Participants completed the 14-item Transition-Q at a single time point. Total scores range from 0 to 100; higher scores indicate greater health care self-management skills as a proxy for transition readiness. Descriptive statistics summarized patient characteristics and Transition-Q scores for the population. Regression analyses determined the association between age, sex, and disease type and Transition-Q score. RESULTS: Among 70 participants, 61 had JIA and 9 cSLE (mean disease duration 4.6 years). The mean (SD) total Transition-Q score was 59.8 (14.9). Age was significantly associated with Transition-Q score (standardized β = 0.372l P = 0.002). The most commonly reported challenges were seeing the physician alone (without parents), making one's own appointments, picking up prescriptions, and independent transportation for appointments. CONCLUSION: Transition readiness appears to increase with patient age. There is significant variability in Transition-Q scores between patients of the same age, suggesting that an individualized approach to improving self-management skills is necessary.
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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) | 0,000 | 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 ».