Relationship of Fatigue, Pain Interference, and Physical Disability in Children Newly Diagnosed With Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objectives were to quantify the relationships among fatigue, pain interference, and physical disability in children with juvenile idiopathic arthritis (JIA) and to test whether fatigue mediates the relationship between pain interference and physical disability in JIA. METHODS: Patients enrolled within three months of JIA diagnosis in the Canadian Alliance of Pediatric Rheumatology Investigators (CAPRI) Registry between February 2017 and May 2023 were included. Their parents completed the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System fatigue and pain interference short proxy questionnaires and the Childhood Health Assessment Questionnaire disability index at registry enrollment. Associations were assessed using Pearson correlations and multiple linear regression. Structural equation modeling (SEM) was used to test if fatigue mediates the relationship between pain interference and physical disability. RESULTS: Among 855 patients (61.4% female, 44.1% with oligoarthritis), most reported fatigue and pain interference scores similar to those in the reference population, but 15.6% reported severe fatigue and 7.3% reported severe pain interference, with wide variation across JIA categories. Fatigue was strongly correlated with pain interference (r = 0.72, P < 0.001) and with physical disability (r = 0.60, P < 0.001). Pain interference (β = 0.027, P < 0.001) and fatigue (β = 0.013, P < 0.001) were both associated with physical disability after controlling for each other and potential confounders. SEM supported our hypothesis that fatigue partially mediates the relationship between pain interference and physical disability. CONCLUSION: Our findings suggest both fatigue and pain interference are independently associated with physical disability in children newly diagnosed with JIA, and the effect of pain interference may be partly mediated by fatigue.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».