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Enregistrement W4406325363 · doi:10.2196/65826

Digital Interventions for Patients With Juvenile Idiopathic Arthritis: Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4406325363 sur OpenAlexvenueno aff
Zihan Ren, Yufeng Li, Panyu Fan, Zhao Liu, Biyu Shen

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMeta-analysisPsychological interventionJuvenileArthritisMedicineSystematic reviewMEDLINEInternal medicineComputer sciencePsychiatryPolitical scienceBiologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is a chronic rheumatic condition requiring long-term, multidisciplinary treatment, which consumes significant health care resources and family energy. This study aims to analyze the effectiveness of digital interventions on patient outcomes in individuals with JIA. Objective: This meta-analysis aimed to evaluate the impact of digital interventions on alleviating symptoms and improving overall well-being in children and adolescents with JIA. Methods: A systematic search of 5 databases identified randomized controlled trials assessing the impact of digital interventions on physiological and psychological outcomes in adolescents and children (average age ≤19 y). Outcomes included pain, physical activity, health-related quality of life, self-efficacy, and disease-related issues. A total of 2 reviewers independently screened papers and extracted data on intervention functionalities and outcomes, assessing the risk of bias. A meta-analysis using a random-effects model synthesized the results. Results: The review included 11 studies involving 885 patients with JIA. Digital interventions included educational (eg, self-management training), therapeutic (eg, pain management), and behavioral (eg, promoting physical activity) approaches. These were delivered through websites, telephone consultations, video conferences, apps, and interactive games, with durations ranging from 8 to 24 weeks and no clear link observed between intervention length and outcomes. Compared with conventional control groups, digital interventions were significantly effective in alleviating pain (standardized mean difference [SMD] -0.19, 95% CI -0.35 to -0.04) and enhancing physical activity levels (SMD 0.37, 95% CI 0.06-0.69). Marginal improvements in health-related quality of life, self-efficacy, and disease-related issues were observed, but these did not reach statistical significance (SMD -0.04, 95% CI -0.19 to 0.11; SMD 0.05, 95% CI -0.11 to 0.20; and SMD 0.09, 95% CI -0.11 to 0.29, respectively). The Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach rated the quality of evidence for pain, health-related quality of life, self-efficacy, and disease-related issues as moderate, while the evidence quality for physical activity was assessed as low. Conclusions: Digital interventions can alleviate pain and enhance physical activity in patients with JIA. However, given the limited sample size and high risk of bias in some studies, further high-quality research is needed to improve the treatment and management of JIA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,029
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations4
Publié2025
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Résumé présentoui

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