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Enregistrement W3209367693 · doi:10.1093/rheumatology/keab812

Impact of the COVID-19 pandemic on juvenile idiopathic arthritis presentation and research recruitment: results from the CAPRI registry

2021· article· en· W3209367693 sur OpenAlexafffundabout
Molly J. Dushnicky, Catherine Campbell, Karen Beattie, Roberta Berard, Tania Cellucci, Mercedes Chan, Tommy Gerschman, Nicole Johnson, Lillian Lim, Nadia Luca, Päivi Miettunen, Kimberly Morishita, Jean‐Philippe Proulx‐Gauthier, Dax G. Rumsey, Heinrike Schmeling, Rosie Scuccimarri, Herman Tam, Jaime Guzmán, Michelle Batthish, David A. Cabral, Gaëlle Chédeville, Ciarán M. Duffy, Kerstin Gerhold, Linda T. Hiraki, Adam M. Huber, Natalie J. Shiff, Lori B. Tucker

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of AlbertaMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversity of British ColumbiaWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesArthritis Society
Mots-clésMedicinePandemicRheumatologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicinePediatricsSeverity of illnessDiseaseFamily medicineEmergency medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic has disrupted healthcare delivery and clinical research worldwide, with data from areas most affected demonstrating an impact on rheumatology care. This study aimed to characterize the impact of the pandemic on the initial presentation of JIA and JIA-related research in Canada. METHODS: Data collected from the Canadian Alliance of Pediatric Rheumatology Investigators JIA Registry from the year pre-pandemic (11 March 2019 to 10 March 2020) was compared with data collected during the first year of the pandemic (11 March 2020 to 10 March 2021). Outcomes included time from symptom onset to first assessment, disease severity at presentation and registry recruitment. Proportions and medians were used to describe categorical and continuous variables, respectively. RESULTS: The median time from symptom onset to first assessment was 138 (IQR 64-365) days pre-pandemic vs 146 (IQR 83-359) days during the pandemic. The JIA category frequencies remained overall stable (44% oligoarticular JIA pre-pandemic, 46.8% pandemic), except for systemic JIA (12 cases pre-pandemic, 1 pandemic). Clinical features, disease activity (cJADAS10), disability (CHAQ) and quality of life (JAQQ) scores were similar between the two cohorts. Pre-pandemic, 225 patients were enrolled, compared with 111 in the pandemic year, with the greatest decrease from March to June 2020. CONCLUSIONS: We did not observe the anticipated delay in time to presentation or increased severity at presentation, suggesting that, within Canada, care adapted well to provide support to new patient consults without negative impacts. The COVID-19 pandemic was associated with an initial 50% decrease in registry enrolment but has since improved.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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