Profiling Behavioral and Psychological Symptoms in Children Undergoing Treatment for Spondyloarthritis and Polyarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Few studies examine psychopathology in different juvenile idiopathic arthritis (JIA) subtypes and disease activity states. We aimed to (1) evaluate emotional and behavioral symptoms in children with juvenile spondyloarthritis (SpA) and polyarticular arthritis (PolyA) as compared to a national normative population using the Child Behavior Checklist (CBCL), and (2) evaluate the relationship between CBCL scores and disease activity. Methods Patients with JIA aged 6–17 years with SpA or PolyA were recruited from our pediatric rheumatology clinic from April 2018 to April 2019 and the CBCL and clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score in 10 joints (cJADAS10) were completed. Primary outcome measures were CBCL total competence, internalizing, externalizing, and total problems raw scores. We compared outcomes from each group to national CBCL normative data. To investigate the relationship between CBCL scores and disease activity, we ran a generalized linear regression model for all patients with arthritis with cJADAS10 as the main predictor. Results There were 111 patients and 1753 healthy controls (HCs). Compared to HCs, patients with SpA or PolyA had worse total competence and internalizing scores. Higher cJADAS10 scores were associated with worse total competence, worse internalizing, and higher total problems scores. Most of these differences reached statistical significance ( P < 0.01). Self-harm/suicidality was almost 4-fold higher in patients with PolyA than HCs (OR 3.6, 95% CI 1.3–9.6, P = 0.011). Conclusion Our study shows that patients with SpA and PolyA with more active disease have worse psychological functioning in activities, school, and social arenas, and more internalized emotional disturbances, suggesting the need for regular mental health screening by rheumatologists.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».