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Enregistrement W4411884122 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.107

Do Changes in the Weather Influence Joint Pain and Stiffness in Children Living with Juvenile Idiopathic Arthritis?

2025· article· en· W4411884122 sur OpenAlexaffvenueabout
Theodora Yung, Geoff D.C. Ball, Jaime Guzmán, Daniah Basodan, Jason Gilliland, Jesse Batara, Maryna Yaskina, Dax G. Rumsey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonWestern UniversityBC Children's HospitalWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionArthritisJuvenile rheumatoid arthritisPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Weather is a commonly reported factor related to flares of pain and stiffness in patients with juvenile idiopathic arthritis (JIA). However, limited empirical data exists on the influence of weather in childhood rheumatological conditions. In Canada, where climate variations are pronounced, understanding how weather influences JIA symptoms could help enhance disease management and improve patient well-being. This study aimed to investigate whether weather conditions, including humidity, temperature, precipitation, and wind speed, are associated with pain and stiffness in Canadian children with JIA. Methods In this cross-sectional study, data were extracted from the Canadian Alliance of Pediatric Rheumatology Investigators (CAPRI) Registry, comprising children recruited within 3 months of JIA diagnosis at 20 participating sites across Canada. Measures of joint pain (severity scale 1-10) and stiffness (rated as yes or no and quantified in minutes) during visits for 653 children were matched with the preceding 2 weeks’ weather data from the weather station nearest to the child’s home postal code from the Government of Canada website. We employed logistic regression to evaluate the relationship among stiffness, pain, and weather parameters (humidity, temperature, precipitation, windspeed) within 1, 7, and 14 days of symptom reporting. Multiple linear regression was used to evaluate pain severity, while controlling for age and sex. Results At participants’ baseline visit, higher average maximum humidity in the preceding week was associated with increased reported stiffness (OR=1.26, 95% CI 1.06-1.50, p=0.0076) and higher severity of joint pain (β=0.21, 95% CI 0.012-0.41, p=0.038). The association of humidity with stiffness also applied for the preceding day (OR=1.14, 95% CI 1.02-1.27, p=0.022) and 2 weeks (OR=1.24, 95% CI 1.02-1.50, p=0.031), but not for joint pain. Higher mean and maximum temperatures for the preceding day had a significant positive effect on joint pain severity (β=0.087, 95% CI 0.00-0.17; p=0.048 and β=0.086, 95% CI 0.013-0.16; p=0.021, respectively) holding all other variables constant. Total precipitation and windspeed in the preceding 1, 7, or 14 days were not associated with stiffness and joint pain. Conclusion We found significant associations between weather conditions, particularly humidity and temperature, and reported symptoms of joint pain and stiffness in children with JIA. Higher humidity was linked to increased stiffness and joint pain, while higher temperatures correlated with greater pain severity. Building on insights from this research can guide better management strategies for patients and their families, allowing them to anticipate and mitigate the impacts of adverse weather conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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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