Predictors of Persisting Pain in Children with Juvenile Idiopathic Arthritis: A Case Control Study Nested in the ReACCh-Out Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To identify baseline predictors of persisting pain in children with Juvenile Idiopathic Arthritis (JIA), relative to patients with JIA who had similar baseline levels of pain but in whom the pain did not persist. Methods We used data from the Research in Arthritis in Canadian Children emphasizing Outcomes (ReACCh-Out) inception cohort to compare cases of ‘moderate persisting pain’ with controls of ‘moderate decreasing pain’. Moderate pain was defined as a Visual Analogue Scale (VAS) for pain measurement score of > 3.5 cm. Follow-up was minimum 3 years. Univariate and Multivariate logistic regression models ascertained baseline predictors of persisting pain. Results A total of 31 cases and 118 controls were included. Mean pain scores at baseline were 6.4 (SD 1.6) for cases and 5.9 (1.5) for controls. A greater proportion of cases than controls were females (77.4% vs 65.0%) with rheumatoid factor positive polyarthritis (12.9% vs 4.2%) or undifferentiated JIA (22.6% vs 8.5%). Oligoarthritis was less frequent in cases than controls (9.7% vs 33%). At baseline, cases had more active joints (mean of 11.4 vs 7.7) and more sites of enthesitis (4.6 vs 0.7) than controls. In the final multivariate regression model, enthesitis count at baseline (OR 1.40, CI 95% 1.19–1.76), female sex (4.14, 1.33–16.83), and the overall Quality of My Life (QoML) baseline score (0.82, 0.69–0.98) predicted development of persisting pain. Conclusions Among newly diagnosed children with JIA with moderate pain, female sex, lower overall quality of life, and higher enthesitis counts at baseline predicted development of persisting pain. If our findings are confirmed, patients with these characteristics may be candidates for interventions to prevent development of chronic pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».