Clinical, Laboratory, and Ultrasound Characteristics of Knee Involvement in Children With Juvenile Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to evaluate clinical, laboratory, and ultrasound characteristics of the knee involvement a cohort of juvenile rheumatoid arthritis patients. Methods : Nineteen JRA children with mean age of 10.2 years were recruited. Clinical assessment of the knee score was performed. Patients with a mean total score >=1 were classified as having active knee involvement. The following measurements were recorded: Ritchie articular index score , Steinbrocker grading system, and the Childhood Health Assessment Questionnaire. Visual analog scale. Laboratory investigations were performed, including complete blood count, erythrocyte sedimentation rate, C-reactive protein, and rheumatoid factor, antinuclear antibodies. Knee ultrsonography was done for both knees of all patients on the same day as the clinical and laboratory investigation. Results: Active knee group comprised 12 patients with 17 active knees. Mean Ritchie articular index score, was found to be 15.2 ± 9.6, mean of Steinbrocker grading system was 2 ± 1.2, while mean of Childhood Health Assessment Questionnaire was 1.2 ± 1.1, and that of Visual analog scale was 3.8 ± 2.4. Laboratory characteristics of patients with knee involvement showed a statistically A significant increase in ESR [54.5 ± 18.9 vs. 24.3 ± 14.8, p = 0.001] CRP levels [22.7 ± 11.4 vs. 12.6 ± 4p = 0.011], and decrease in hemoglobin concentration [9.4 ± 2.7 vs. 12.6 ± 2.4, p = 0.02]. Ultrasonography characteristics showed a statistically significant increase in knee synovial thickness and knee effusion volume. Conclusion : knee joint is considered a mirror image for the activity status of patients with JRA, with a clinical, laboratory and ultrasonic activity data consistent with the pathological profile inside the knee. doi: http://dx.doi.org/10.4021/ijcp45w
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».