Clinical Features and Outcome Measures Across Still Disease (Systemic Juvenile Idiopathic Arthritis and Adult-Onset Still Disease) Cohorts Worldwide: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Multinational research is essential to improve recognition and management of systemic juvenile idiopathic arthritis (sJIA). Current cohorts vary in the clinical variables and outcome measures collected. Adult-onset Still disease (AOSD) and sJIA are widely considered to comprise a single disease spectrum; however, classification criteria and clinical tools differ between groups. This systematic literature review aimed to identify clinical features and outcome measures collected across sJIA and AOSD cohorts worldwide to guide the development of a minimal dataset for Still disease. METHODS: A literature search was conducted from 2000 to 2024 using Ovid MEDLINE, Embase, and Wiley Cochrane Library (Trials). Included articles were in English and described sJIA or AOSD cohorts of ≥ 20 patients, reporting patient characteristics, clinical and laboratory features, and outcome measures. RESULTS: A total of 240 articles were included (95 sJIA, 134 AOSD, 11 mixed), from 37 countries, describing 23,136 patients. International League of Associations for Rheumatology classification was used in 77.9% of sJIA studies, whereas 98.5% of AOSD studies used Yamaguchi criteria. There was no clear consensus on the definition of macrophage activation syndrome. Race and ethnicity were only reported in 11.7% of articles. Cohorts evaluated aligned on the most commonly collected laboratory items for both AOSD and sJIA, with some agreement among clinical features, whereas disease outcome measures used to evaluate and follow disease trajectory were variable. CONCLUSION: Data reporting across sJIA and AOSD cohorts for clinical characteristics and outcome measures is widely heterogeneous. Consensus on the identification of a standardized minimal dataset for Still disease cohorts is needed to foster future collaboration and improve patient outcomes.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».