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Enregistrement W4413141419 · doi:10.1136/lupus-2025-001521

Disease activity trajectories in paediatric lupus and associations with socioeconomic factors and patient-reported pain

2025· article· en· W4413141419 sur OpenAlexaff
Siobhan Case, C. Larry Hill, Peter Shrader, Anne Dennos, Thomas Phillips, Laura E. Schanberg, Emily von Scheven, Kamil E. Barbour, Andrea Knight, Aimee O. Hersh, Mary Beth F. Son

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesBristol-Myers Squibb FoundationPatient-Centered Outcomes Research InstituteBristol-Myers SquibbCenters for Disease Control and PreventionArthritis Foundation
Mots-clésMedicineDiseaseSocioeconomic statusSystemic lupus erythematosusPediatricsInternal medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Using data from participants with paediatric SLE (pSLE) in the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance Registry, we aimed to: (1) describe 2-year disease activity trajectories, measured by the SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI 2K); (2) identify characteristics associated with each trajectory and (3) assess achievement of lupus low disease activity state (LLDAS) and associated baseline characteristics. METHODS: Participants were diagnosed with pSLE within 12 months of baseline visit. Baseline sociodemographic, clinical and treatment characteristics were included in latent trajectory analyses. Associations between patient characteristics with trajectory groups and LLDAS were analysed with multinomial generalised logistic regression modelling. RESULTS: 1002 patients were screened; 553 were included for SLEDAI 2K and 269 for LLDAS analyses. SLEDAI 2K trajectories included (T1) low and stable, (T2) high and decreasing, (T3) intermediate and stable. In multinomial generalised logistic regression, baseline SLEDAI 2K score and insurance type were significantly associated with trajectories. 51% (136/269) of patients achieved LLDAS at least once in 24 months as compared with 17% (47/269) at first assessment. LLDAS attainment at both time points was predicted by lower pain interference scores; LLDAS attainment over 24 months was also associated with baseline American College of Rheumatology classification criteria, rituximab use at baseline and highest completed level of parent/guardian education. CONCLUSIONS: Disease activity trajectories in a pSLE cohort were predicted by baseline SLEDAI 2K and insurance. Only half of the patients achieved LLDAS during the 2-year study period, which was predicted by baseline characteristics including pain interference. The relationship between disease activity and socioeconomic factors and pain warrants further investigation to identify modifiable factors to reduce pSLE disease activity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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