Psychiatric Morbidity Is Common Among Children With Juvenile Idiopathic Arthritis: A National Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is a chronic rheumatic disease that causes joint inflammation and pain. Previous studies have indicated affected mental health and increased risk of psychiatric conditions among patients with JIA. We aimed to explore differences in psychiatric morbidity between children with JIA and their peers. We further studied if parental socioeconomic status (SES) influences the association between JIA and the risk of psychiatric morbidity. METHODS: We used a matched cohort design to estimate the association between JIA and psychiatric disease. Children with JIA, born between 1995 and 2014, were identified in Danish national registers. Based on birth registers, we randomly selected 100 age- and sex-matched children per index child. Index date was the date of the fifth JIA diagnosis code or the date of matching for reference children. End of follow-up was the date of psychiatric diagnosis, death, emigration, or December 31, 2018, whatever came first. Data were analyzed using a Cox proportional hazard model. RESULTS: We identified 2086 children with JIA with a mean age at diagnosis of 8.1 years. Children with JIA had a 17% higher instantaneous risk of a psychiatric diagnosis when compared with the reference group, with an adjusted hazard ratio of 1.17 (95% CI 1.02-1.34). Relevant associations were found only for depression and adjustment disorders. Stratifying our analysis for SES showed no modifying effect of SES. CONCLUSION: Children with JIA had a higher risk of psychiatric diagnoses compared to their peers, especially diagnoses of depression and adjustment disorders. The association between JIA and psychiatric disease did not depend on parental SES.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».