Changes in biomarkers of lipid in juvenile idiopathic arthritis and its association with various disease parameters: a 6-month follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objectives of our study were to determine the changes in lipid profile (total cholesterol (TC), triglyceride (TG), high density lipoprotein cholesterol (HDL-C), low density lipoprotein cholesterol (LDL-C)) in juvenile idiopathic arthritis (JIA) and assess its association with epidemiological and clinical profile of JIA patients. Methods: This observational study was performed with 46 patients at presentation followed by 38 cases at 3 months and 18 cases at 6 months of follow up. Their demographic profile and clinical parameters including juvenile disease activity score (JADAS 27) were compared with the biomarkers of lipid profile. Results: The mean (SD) age was 105.85 (20.23) months at first visit with mean (SD) disease duration being 15 (6.4) months. Twenty-six participants had oligoarthritic (56.5%), while the rest had polyarthritis (43.4%). Most of the patients had borderline raised TG and LDL-C (cases with raised TG n=14 (30.4%), 12 (31.5%), 5 (27.7%) at 1st visit, 3 months, and 6 months respectively and LDL-C n=12 (26%), 10 (26.3%), 6 (33.3%) at 1stvisit, 3 months, and 6 months respectively). HDL-C level was low in 36 (78.2%) cases at first visit, 28 cases (73.6%) at 3 months and 12 cases (66.6%) at 6 months respectively. Lipid profile was significantly affected by gender difference, duration of disease and drug therapy (p<0.05). Significant association have been found between JADAS score and TGL level with p value 0.03. Conclusions: Children with JIA definitely suffer from dyslipidemia. Among the biomarkers of lipid profile, low level of HDL-C is one of the most important highlights of our study. Further studies can help to strengthen the findings and formulate necessary interventions at an early stage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».