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Enregistrement W4404787748 · doi:10.1007/s00431-024-05823-w

Update on the diagnosis and treatment of CNO in children: a clinician’s perspective

2024· review· en· W4404787748 sur OpenAlexafffund
Clément Triaille, Jean Jacques De Bruycker, Marie‐Claude Miron, Frédéric Lecouvet, Hermann Girschick, Carine Wouters

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatrics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteomyelitis and Bone Disorders Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCHU Sainte-Justine FoundationWallonie-Bruxelles International
Mots-clésMedicineIntensive care medicineDiseaseClinical trialNarrative reviewPathogenesisBioinformaticsPediatricsImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic non-bacterial osteomyelitis (CNO) is caused by aseptic inflammation of bones, primarily driven by the innate immune system. CNO may display different clinical presentations (acute vs chronic, uni- vs multifocal) and is accompanied by other inflammatory disorders in up to a third of patients. Once considered a rare disorder, it has become clear that many patients were underdiagnosed. With increasing awareness and the development of total-body MRI protocols, CNO recognition and diagnosis have greatly improved. Our knowledge of the clinical manifestations and outcomes of CNO has been refined in recent years, especially thanks to the recruitment of large international series. Similarly, new insights into the pathogenesis have been gained by the development of mice models and identification of rare monogenic diseases that resemble CNO. Unfortunately, these advances have not been paralleled in the therapeutic management. In the absence of prospective controlled trials, therapeutic strategies still rely on low-level evidence studies. About half of the patients respond to first-line therapies, but a more refractory and/or chronic disease course requires additional treatments. This narrative review aims to provide the practicing physician with an update on CNO pathogenesis, clinical presentation, associated inflammatory conditions, and diagnostic investigations, and includes a concise summary of current therapeutic recommendations. CONCLUSION: While major progresses have been made in the recognition and management of CNO, significant challenges remain, in particular regarding the treatment of refractory patients, and those with associated inflammatory disorders. WHAT IS KNOWN: • Many physicians caring for children will encounter patients suffering of (suspected) CNO. CNO diagnosis requires exclusion of numerous conditions included in the differential diagnosis, which may be challenging. WHAT IS NEW: • We provide an updated review of recent findings in the field CNO, including imaging and diagnostic strategies, associated inflammatory diseases and long-term outcomes data. • We focus particularly on the challenges encountered by clinicians in the diagnosis and treatment of these patients. • We highlight knowledge gaps in the understanding and treatment of CNO, that should stimulate future research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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