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Patterns of joint involvement in juvenile idiopathic arthritis and prediction of disease course: A prospective study with multilayer non-negative matrix factorization

机译:关节参与青少年特发性关节炎的模式和疾病进程的预测:多层非负矩阵分解的前瞻性研究

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摘要

BackgroundJoint inflammation is the common feature underlying juvenile idiopathic arthritis (JIA). Clinicians recognize patterns of joint involvement currently not part of the International League of Associations for Rheumatology (ILAR) classification. Using unsupervised machine learning, we sought to uncover data-driven joint patterns that predict clinical phenotype and disease trajectories.
机译:背景关节发炎是青少年特发性关节炎(JIA)的共同特征。临床医生认识到目前不属于国际风湿病协会联盟(ILAR)分类的联合参与模式。使用无监督机器学习,我们试图发现预测临床表型和疾病轨迹的数据驱动关节模式。

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