Withdrawing biologics in non-systemic JIA: what matters to pediatric rheumatologists?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Approximately one third of children with JIA receive biologic therapy, but evidence on biologic therapy withdrawal is lacking. This study aims to increase our understanding of whether and when pediatric rheumatologists postpone a decision to withdraw biologic therapy in children with clinically inactive non-systemic JIA. METHODS: A survey containing questions about background characteristics, treatment patterns, minimum treatment time with biologic therapy, and 16 different patient vignettes, was distributed among 83 pediatric rheumatologists in Canada and the Netherlands. For each vignette, respondents were asked whether they would withdraw biologic therapy at their minimum treatment time, and if not, how long they would continue biologic therapy. Statistical analysis included descriptive statistics, logistic and interval regression analysis. RESULTS: Thirty-three pediatric rheumatologists completed the survey (40% response rate). Pediatric rheumatologists are most likely to postpone the decision to withdraw biologic therapy when the child and/or parents express a preference for continuation (OR 6.3; p < 0.001), in case of a flare in the current treatment period (OR 3.9; p = 0.001), and in case of uveitis in the current treatment period (OR 3.9; p < 0.001). On average, biologic therapy withdrawal is initiated 6.7 months later when the child or parent prefer to continue treatment. CONCLUSION: Patient's and parents' preferences were the strongest driver of a decision to postpone biologic therapy withdrawal in children with clinically inactive non-systemic JIA and prolongs treatment duration. These findings highlight the potential benefit of a tool to support pediatric rheumatologists, patients and parents in decision making, and can help inform its design.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,005 |
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 ».