<scp>Parent‐Reported</scp> Medication Side Effects and Their Impact on <scp>Health‐Related</scp> Quality of Life in Children With Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the frequency and severity of parent-reported medication side effects (SEs) in children with juvenile idiopathic arthritis (JIA) relative to physician-reported actionable adverse events (AEs), and to assess their impact on health-related quality of life (HRQoL). METHODS: Newly diagnosed JIA patients recruited between 2017 and 2019 to the Canadian Alliance of Pediatric Rheumatology Investigators (CAPRI) Registry were included. Parents reported presence and severity (0 = no problem, 10 = very severe) of medication SEs at every clinic visit. Physicians were asked to report any actionable AE. HRQoL was assessed using the Quality of My Life (QoML) questionnaire (0 = the worst, 10 = the best) and parent's global assessment (0 = very well, 10 = very poor). Analyses included proportion of visits with SEs or actionable AEs, cumulative incidence by Kaplan-Meier methods, and HRQoL impact measured with longitudinal mixed-effects models. RESULTS: SEs were reported at 371 of 884 (42%) visits (95% confidence interval [95% CI] 39, 45%) in 249 patients, with a median of 2 SEs per visit (interquartile range [IQR] 1-3), and median severity of 3 (IQR 1.5-5). Most SEs were gastrointestinal (32.5% of visits) or behavioral/psychiatric (22.4%). SE frequency was lowest with nonsteroidal antiinflammatory drugs alone (34.7%) and highest with prednisone and methotrexate combinations (66%). SE cumulative incidence was 67% (95% CI 59, 75) within 1 year of diagnosis, and 36% (95% CI 28, 44) for actionable AEs. Parent global and QoML scores were worse with SEs present; the impact persisted after adjusting for pain and number of active joints. CONCLUSION: Parents report that two-thirds of children with JIA experience SEs impacting their HRQoL within 1 year of diagnosis. SE mitigation strategies are needed in managing JIA.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».