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Enregistrement W4411884120 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.137

The Association Between Body Composition and Treatment and Disease Outcomes in Patients with Juvenile Idiopathic Arthritis: Results from the CAPRI Registry

2025· article· en· W4411884120 sur OpenAlexaffvenueabout
Karen Beattie, Roberta Berard, Roxana Bolaria, Tania Cellucci, Gaëlle Chédeville, Amieleena Chhabra, Paul Dancey, Tommy Gerschman, Liane Heale, J. Lynwood Herrington, Adam M. Huber, Mehul Jariwala, Jean‐Philippe Proulx‐Gauthier, Dax G. Rumsey, Heinrike Schmeling, Jaime Guzmán, Michelle Batthish

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanCentre hospitalier universitaire de QuébecIzaak Walton Killam Health CentreAlberta Children's HospitalJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreMcGill University Health CentreArthritis Research Centre of CanadaBC Children's HospitalLondon Health Sciences CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnderweightPercentileOverweightInternal medicineArthritisDisease registryObesityBody mass indexPhysical therapyPediatricsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Recent evidence has linked abnormal body weight, underweight or obesity, with poor disease outcomes in adults with inflammatory arthritis. Yet, little is known about potential similar associations in children with JIA. Therefore, we investigated the association between BMI categories and time to start treatments and attain disease outcomes in children with JIA. Methods Data were captured prospectively through the Canadian Alliance of Pediatric Rheumatology Investigators (CAPRI) JIA Registry. This national research registry follows newly diagnosed patients with JIA and collects data at each clinic visit. Based on age, sex, height, and weight at enrollment, BMI was categorized for each patient as underweight (<5 th percentile), healthy (5th to <85th percentile), overweight (85th to <95th percentile), or obese (≥95th percentile) according to the WHO growth charts. For each BMI category, Kaplan-Meier curves examined time to clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score 10 (cJADAS10) ≤1, pain score (parent- and patient-reported) <1, quality of life (patient-reported) >9, parent global assessment <1, physician global assessment <1, and active joint count <1. For these disease outcomes, shorter times are considered optimal. Time to start treatments included conventional DMARD, biologic DMARD, joint injections, and systemic corticosteroids. Log-rank tests compared outcomes across BMI categories; healthy served as the reference category. Results We included 759 patients enrolled in the Registry between February 2017 and May 2023 (61% female; mean±SD age 9.5±4.7 years). The obese group took significantly longer to attain cJADAS10 ≤1 (χ2(1)=5.53, p=0.019, median difference in time to reach outcomes compared to reference category [MD]=36 weeks), parent pain score <1 (χ2(1)=5.90, p=0.015, MD=46 weeks), and parent global assessment <1 (χ2(1)=5.49, p=0.019, MD=11 weeks). Time to first DMARD was significantly shorter in obese patients (χ2(1) =4.34, p=0.037, MD=15 weeks), and time to first biologic was significantly shorter in underweight patients (χ2(1)=4.65, p=0.031, MD=185 weeks) (Figure 1). No other examined treatments or outcomes were significantly different between BMI categories. Figure 1: Kaplan Meier Curves Conclusion Children with JIA in the obese group took longer to attain disease control based on both clinical and parent-reported outcomes compared to those with healthy BMI, despite earlier treatment escalation to DMARDs. Additionally, those who were underweight also required earlier treatment escalation to biologics. Further analyses will explore weight percentile groups, covariates including ethnicity and JIA subtype, and changes in body composition overtime. Altogether, these findings may help inform clinicians on anticipated treatment responses and disease outcomes when educating and counseling families about body composition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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