Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance Biologic Disease‐Modifying Antirheumatic Drug Consensus Treatment Plans for Refractory Moderately Severe Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective was to develop consensus treatment plans (CTPs) for patients with refractory moderately severe juvenile dermatomyositis (JDM) treated with biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs). METHODS: The Biologics Workgroup of the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance JDM Research Committee used case-based surveys, consensus framework, and nominal group technique to produce bDMARD CTPs for patients with refractory moderately severe JDM. RESULTS: Four bDMARD CTPs were proposed: tumor necrosis factor α (TNFα) inhibitor (adalimumab or infliximab), abatacept, rituximab, and tocilizumab. Each CTP has different options for dosing and/or route. Among 76 respondents, consensus was achieved for the proposed CTPs (93% [67 of 72]) as well as for patient characteristics, assessments, outcome measures, and follow-up. By weighted average, respondents indicated that they would most likely administer rituximab, followed by abatacept, TNFα inhibitor, and tocilizumab. CONCLUSION: CTPs for the administration of bDMARDs in refractory moderately severe JDM were developed using consensus methodology. The implementation of the bDMARD CTPs will lay the groundwork for registry-based prospective comparative effectiveness studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».