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Enregistrement W4410247279 · doi:10.1002/art.43216

Three‐Year Outcomes and Latent Class Trajectory Analysis of the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance Polyarticular <scp>JIA</scp> Consensus Treatment Plans Study

2025· article· en· W4410247279 sur OpenAlexaff
Sarah Ringold, Mei‐Sing Ong, George Tomlinson, Marc D. Natter, Laura E. Schanberg, Vincent Del Gaizo, Brian M. Feldman, Katherine Murphy, Yukiko Kimura

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesPatient-Centered Outcomes Research InstituteArthritis Foundation
Mots-clésMedicineInternal medicinePhysical therapyRheumatologyDiseaseArthritisPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the impact of differences in the timing of initial biologic disease-modifying antirheumatic drug (bDMARD) therapy using the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance (CARRA) Start Time Optimization of biologics in Polyarticular Juvenile Idiopathic Arthritis (JIA) (STOP-JIA) - consensus treatment plans study on outcomes through three years. METHODS: Start Time Optimization of biologics in Polyarticular-JIA participants with CARRA Registry follow-up through three years were eligible. Outcomes included American College of Rheumatology clinically inactive disease (CID) off glucocorticoids, clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score based on 10 joints inactive disease (cJADAS-10-ID) (cJADAS-10-ID: cJADAS-10 ≤ 2.5), clinical remission on medication (CRM), and proportion of time in CID and/or cJADAS-10-ID. Latent class trajectory modeling (LCTM) was applied to identify participant subgroups sharing similar disease courses over this period. RESULTS: A total of 297 participants were included (n = 190 step-up [SU], 76 early combination [EC], and 31 biologic first). At the three-year visit, CID was achieved by 35%, 42%, and 44%, respectively (P = 0.35 for SU versus EC). EC was superior to SU in achieving CRM (59.9% vs 40.6%; P = 0.012), time spent in CID (38% versus 30%; P = 0.04), and cJADAS-10-ID (51% versus 41%; P = 0.02). Slow, moderate, and rapid improvement trajectories were identified by LCTM; bDMARD initiation within the first (odds ratio [OR] 5.33) or second (OR 2.67) month from baseline was associated with the rapid improvement trajectory. CONCLUSION: EC was superior to SU across three years for outcomes reflecting time spent in lower disease activity. Starting bDMARD within two months predicted rapid improvement and maintenance of inactive disease. These results support the hypothesis that early bDMARD initiation reduces overall disease burden in pJIA.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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