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Enregistrement W4212799121 · doi:10.1093/jcag/gwab049.189

A190 EPIDEMIOLOGY OF MUSCULOSKELETAL MANIFESTATIONS IN PAEDIATRIC INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: A SYSTEMATIC REVIEW

2022· review· en· W4212799121 sur OpenAlexaff
Asma Amir Ali, M Schmidt, David Piskin, Eileen Crowley, Roberta Berard

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensVictoria HospitalLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyCritical appraisalObservational studyCINAHLCochrane LibraryInflammatory bowel diseasePopulationDiseaseSystematic reviewMEDLINEInternal medicinePediatricsFamily medicinePhysical therapyAlternative medicinePathologyMeta-analysisPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Paediatric inflammatory bowel disease (p-IBD) is a chronic and relapsing gastrointestinal disorder of childhood with associated long-term morbidity. Several extraintestinal manifestations (EIMs) are described, the most common being joint pain and/or inflammation. In 1986, Passo et al. were the first to describe the association of arthritis in p-IBD patients. However, since then, data on the epidemiology, patient and disease factors associated with, treatments for, and outcomes of p-IBD associated musculoskeletal (MSK) disease are not well-established. Aims Our study aims to summarize the literature on the epidemiology of MSK EIMs in p-IBD in the era of biologics. Methods A systematic review of the literature was performed. PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science Core Collection, and CINAHL databases were searched with relevant keywords. Studies in English published from January 1, 2000 to December 21, 2020 were included. In total, 3893 papers were identified and screening was performed by two independent reviewers (AA, MS). Conflicts were resolved by a third reviewer (EC, RB). Study and population characteristics were recorded. The primary outcomes of interest were MSK symptoms at presentation and their course, method of diagnosis and definitions used for MSK EIMs. Risk of bias assessment was performed using the JBI Critical Appraisal Tools. Results Thirteen studies were included for full review, which were primarily single-centre observational studies with retrospective or cross-sectional design. The method of diagnosis for MSK EIMs varied across the studies, with only 4 studies stating the involvement of a rheumatologist in diagnosis. The definitions also varied, with MSK EIMs such as peripheral arthritis, axial arthritis, enthesopathy, and arthralgia included. Only 7 studies focused on MSK EIMs as their primary outcome, while the remainder reported on all p-IBD associated EIMs. There was a wide range in the prevalence of MSK EIMs from 2–35% (Figure 1). Four studies reported on the therapeutic response of MSK EIMs, and only 3 of those reported on biologic use. Risk of bias demonstrated heterogeneity in the quality of included studies. Conclusions This is the first systematic review of the literature for MSK EIMs in p-IBD. Analysis was limited due to variability in study design and data-reporting methods. Included studies reported prevalence of MSK EIMs, but the ascertainment of MSK EIMs, both method and definition varied with a clear lack in standardization. Our study demonstrates the need for further research of the MSK associations of p-IBD and to explore optimal management to advance care for this group of children. Funding Agencies None

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)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0200,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,338 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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