The impact of psoriasis on wellbeing and clinical outcomes in juvenile psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Juvenile PsA (JPsA) has varied clinical features that are distinctive from other JIA categories. This study investigates whether such features impact patient-reported and clinical outcomes. METHODS: Children and young people (CYP) were selected if recruited to the Childhood Arthritis Prospective Study, a UK multicentre JIA inception cohort, between January 2001 and March 2018. At diagnosis, patient/parent-reported outcomes (as age-appropriate) included the parental global assessment (10 cm visual analogue scale), functional ability (Childhood Health Assessment Questionnaire (CHAQ)), pain (10 cm visual analogue scale), health-related quality of life (Child Health Questionnaire PF50 psychosocial score), mood/depressive symptoms (Moods and Feelings Questionnaire) and parent psychosocial health (General Health Questionnaire 30). Three-year outcome trajectories have previously been defined using active joint counts, physician and parent global assessments (PGA and PaGA, respectively). Patient-reported outcomes and outcome trajectories were compared in (i) CYP with JPsA vs other JIA categories and (ii) CYP within JPsA, with and without psoriasis via multivariable linear regression. RESULTS: There were no significant differences in patient-reported outcomes at diagnosis between CYP with JPsA and non-JPsA. Within JPsA, those with psoriasis had more depressive symptoms (coefficient = 9.8; 95% CI: 0.5, 19.0) than those without psoriasis at diagnosis. CYP with JPsA had 2.3 times the odds of persistent high PaGA than other ILAR categories, despite improving joint counts and PGA (95% CI: 1.2, 4.6). CONCLUSION: CYP with psoriasis at JPsA diagnosis report worse mood, supporting a greater disease impact in those with both skin and joint involvement. Multidisciplinary care with added focus to support wellbeing in children with JPsA plus psoriasis may help improve these outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».