Toward a Treat‐to‐Target Strategy in Juvenile Dermatomyositis: What Are the Suitable Targets and Optimal Timing of Their Achievement?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Juvenile dermatomyositis (JDM) is a rare autoimmune condition. The treat-to-target strategy has garnered interest in pediatric rheumatology. It is based on defining clear therapeutic targets, with frequent disease activity monitoring, and adjustment of the treatments if targets are not met within a defined time frame. Recently, an international task force of experts launched an initiative aimed at the development of recommendations for the adoption of treat-to-target strategy in JDM. This study was done to support those recommendations. We aimed to determine the time-to-treatment response in patients with JDM, to better inform the development of a treat-to-target strategy in JDM. METHODS: This is a retrospective review of patients with a physician-confirmed diagnosis of JDM, observed at two tertiary care centers-the Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico (IRCCS) Istituto Giannina Gaslini (Gaslini), and The Hospital for Sick Children (SickKids). Demographic and clinical data were obtained on all patients with JDM during the first two years following diagnosis. Kaplan-Meier survival curves were used to determine time to outcome definitions. RESULTS: A total of 187 patients were identified across two sites; the mean age of diagnosis was 8 years. On average, patients with JDM achieved normalization of muscle enzymes and muscle remission three months and six months after treatment initiation, respectively. Skin remission occurred within 12 months after starting treatment. Time to reach inactive disease varied between the sites, with median time being 10.3 months (Gaslini) and 8.8 months (SickKids). CONCLUSION: This study provides real-world data for potential timelines to target with a treat-to-target strategy for JDM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».