Mortality rates in children, young people, and young adults with JIA: an observational study using the Clinical Practice Research Datalink (CPRD)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Many rheumatological conditions have increased mortality rates; however, there is conflicting evidence regarding the impact of juvenile idiopathic arthritis (JIA) on mortality. This analysis aimed to calculate the all-cause mortality rate of patients with JIA, compared with (a) matched-control patients and (b) the general population mortality estimates. Methods: Using the UK General Practice data Clinical Practice Research Datalink, JIA cases starting <16 years old from England were included, matched 4-to-1 with non-JIA controls (birth year, gender, practice). Exposure started on first JIA-code date (matched-date for controls) or January 1, 2000, whichever was latest. Follow-up continued until December 31, 2018, or death, whichever was first. Cox-proportional hazards models compared mortality in JIA versus matched controls. JIA rates were stratified by systemic versus non-systemic JIA. Standardised mortality rates (SMRs) were generated for JIA versus general population estimates (calendar year, age, gender). Results: There were 4762 patients with JIA (30 deaths) and 13 957 matched controls (27 deaths); patient demographics were similar between cohorts. Mortality rate for JIA was 6.2/10 000 person years (95% CI: 4.3-8.9), and 1.9/10 000 person years (95% CI: 1.3-2.8) for matched controls; JIA patients had 3.3 times higher mortality (95% CI: 2.0-5.5). Patients with systemic JIA had 3.3 times higher mortality (95% CI: 1.6-6.9) versus those with non-systemic JIA. The SMR for JIA was 2.9 (95% CI: 2.1-4.2). Eighteen (60%) JIA deaths occurred before 2012. Conclusions: This analysis calculated mortality rates in young people with JIA in England. Death in young people with JIA is exceedingly rare. Higher rates were observed in patients with systemic JIA. Over half the deaths occurred prior to 2012 when biologic treatment, particularly for systemic JIA, was limited.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».