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Enregistrement W4368368290 · doi:10.1186/s13023-023-02717-2

Pediatric joint hypermobility: a diagnostic framework and narrative review

2023· review· en· W4368368290 sur OpenAlexaff
Louise Tofts, Jane Simmonds, Sarah Schwartz, Roberto M. Richheimer, Constance M. O’Connor, Ellen Roy Elias, Raoul Engelbert, Katie Cleary, Brad T. Tinkle, Antonie D. Kline, Alan J. Hakim, Marion A. J. van Rossum, Verity Pacey

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesEhlers-Danlos Society
Mots-clésJoint hypermobilityEhlers–Danlos syndromePopulationMedicineHypermobility (travel)PediatricsPhysical therapyDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hypermobile Ehlers-Danlos syndrome (hEDS) and hypermobility spectrum disorders (HSD) are debilitating conditions. Diagnosis is currently clinical in the absence of biomarkers, and criteria developed for adults are difficult to use in children and biologically immature adolescents. Generalized joint hypermobility (GJH) is a prerequisite for hEDS and generalized HSD. Current literature identifies a large proportion of children as hypermobile using a Beighton score ≥ 4 or 5/9, the cut off for GJH in adults. Other phenotypic features from the 2017 hEDS criteria can arise over time. Finally, many comorbidities described in hEDS/HSD are also seen in the general pediatric and adolescent population. Therefore, pediatric specific criteria are needed. The Paediatric Working Group of the International Consortium on EDS and HSD has developed a pediatric diagnostic framework presented here. The work was informed by a review of the published evidence. OBSERVATIONS: The framework has 4 components, GJH, skin and tissue abnormalities, musculoskeletal complications, and core comorbidities. A Beighton score of ≥ 6/9 best identifies children with GJH at 2 standard deviations above average, based on published general population data. Skin and soft tissue changes include soft skin, stretchy skin, atrophic scars, stretch marks, piezogenic papules, and recurrent hernias. Two symptomatic groups were agreed: musculoskeletal and systemic. Emerging comorbid relationships are discussed. The framework generates 8 subgroups, 4 pediatric GJH, and 4 pediatric generalized hypermobility spectrum disorders. hEDS is reserved for biologically mature adolescents who meet the 2017 criteria, which also covers even rarer types of Ehlers-Danlos syndrome at any age. CONCLUSIONS: This framework allows hypermobile children to be categorized into a group describing their phenotypic and symptomatic presentation. It clarifies the recommendation that comorbidities should be defined using their current internationally accepted frameworks. This provides a foundation for improving clinical care and research quality in this population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,323 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations64
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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