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Enregistrement W4221011452 · doi:10.3899/jrheum.211316

The Role of Age in Delays to Rheumatological Care in Juvenile Idiopathic Arthritis

2022· article· en· W4221011452 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie Shoop-Worrall, Louisa Moull, J. E. R. McDonagh, Kimme L Hyrich

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManchester Biomedical Research CentreMedical Research CouncilVersus ArthritisNewcastle UniversityUniversity of ManchesterUniversity College LondonSparksGreat Ormond Street Hospital CharityNational Institute for Health and Care ResearchAlder Hey Children's NHS Foundation TrustCentral Manchester University Hospitals NHS Foundation TrustUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustPfizer
Mots-clésMedicineRheumatologyJuvenileArthritisInternal medicinePresentation (obstetrics)PediatricsWindow of opportunityProspective cohort studyPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the relationship between age and symptom duration at initial presentation to pediatric rheumatology for juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: In children and young people (CYP) enrolled in the Childhood Arthritis Prospective Study prior to March 2018, an association between age at presentation (< 5, 5-11, and > 11 yrs) and symptom duration was tested by multivariable linear regression. RESULTS: In 1577 CYP, 5- to 11-year-olds took 3.2 months longer and > 11-year-olds 6.9 months longer to reach pediatric rheumatology than < 5-year-olds. CONCLUSION: Adolescents take longer to reach pediatric rheumatology, potentially affecting their longer-term outcomes given the window of opportunity for JIA treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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