Chargement de la fiche…
Chargement de la fiche…
MonRhumato.fr utilise des cookies pour mesurer l'audience (statistiques) et améliorer le site. Aucune donnée de santé identifiable n'est jamais collectée. Politique de confidentialité.
Votre choix est conservé 13 mois (durée max CNIL). Vous pouvez le modifier à tout moment via Préférences cookies.
3 raisons identifiées
Praticien-chercheur
16 articles scientifiques publiés — formation continue solide
Disponibilité géographique
2 lieux d'exercice — choisissez celui qui vous arrange
Délais de RDV courts dans la région
73.1 rhumatos / 100 000 hab. — département bien doté
✨ Génération du profil synthétique IA en cours…
CABINET DU DR SIREYRITH ENG
CPTS 3 RUE DU FONDS PERNANT, 60200 COMPIEGNE
CABINET DU DR SIREYRITH ENG
66 RUE EDOUARD MEUNIER, 60150 LE PLESSIS BRION
Données ANS publiques (Licence Ouverte 2.0) · Enrichissements MonRhumato 100 % opt-in · Toute personne référencée peut demander la suppression ou la rectification.
Secteur de conventionnement non disponible (médecin hospitalier ou non présent dans l'Annuaire santé CNAM des libéraux conventionnés).
Lien Doctolib = recherche Google site:doctolib.fr (le 1er résultat est presque toujours le profil correct s'il existe).
Arthritis & rheumatology (Hoboken, N.J.) · 2014
ObjectiveChildhood arthritis encompasses a heterogeneous family of diseases. Significant variation in clinical presentation remains despite consensus‐driven diagnostic classifications. Developments in data analysis provide powerful tools for interrogating large heterogeneous data sets. We report a novel approach to integrating biologic and clinical data toward a new classification for childhood arthritis, using computational biology for data‐driven pattern recognition.MethodsProbabilistic principal components analysis was used to transform a large set of data into 4 interpretable indicators or composite variables on which patients were grouped by cluster analysis. Sensitivity analysis was conducted to determine key variables in determining indicators and cluster assignment. Results were validated against an independent validation cohort.ResultsMeaningful biologic and clinical characteristics, including levels of proinflammatory cytokines and measures of disease activity, defined axes/indicators that identified homogeneous patient subgroups by cluster analysis. The new patient classifications resolved major differences between patient subpopulations better than International League of Associations for Rheumatology subtypes. Fourteen variables were identified by sensitivity analysis to crucially determine indicators and clusters. This new schema was conserved in an independent validation cohort.ConclusionData‐driven unsupervised machine learning is a powerful approach for interrogating clinical and biologic data toward disease classification, providing insight into the biology underlying clinical heterogeneity in childhood arthritis. Our analytical framework enabled the recovery of unique patterns from small cohorts and addresses a major challenge, patient numbers, in studying rare diseases.
Arthritis research & therapy · 2017
PLoS medicine · 2019
Source PubMed · Recherche par auteur (homonymes possibles, vérifier l'affiliation).
Arthritis & rheumatology (Hoboken, N.J.) · 2022 · Journal Article
Lee JJY, Eng SWM, Guzman J, Duffy CM, et al.
Expert review of clinical immunology · 2021 · Editorial
Eng SWM, Yeung RSM, Morris Q
Rheumatology (Oxford, England) · 2020 · Journal Article
Rezaei E, Hogan D, Trost B, Kusalik AJ, et al.
PLoS medicine · 2019 · Journal Article
Eng SWM, Aeschlimann FA, van Veenendaal M, Berard RA, et al.
Arthritis & rheumatology (Hoboken, N.J.) · 2014 · Journal Article
Eng SW, Duong TT, Rosenberg AM, Morris Q, et al.
RMD open · 2026 · Journal Article
DiMartino SJ, Cicirello H, Magyar A, Eng S, et al.
Current therapeutic research, clinical and experimental · 2025 · Journal Article
Eng S, Fetell M, Gao H, Mei J, et al.
Osteoarthritis and cartilage open · 2024 · Journal Article
DiMartino SJ, Mei J, Schnitzer TJ, Gao H, et al.
RMD open · 2026 · Journal Article
DiMartino SJ, Cicirello H, Magyar A, Eng S, et al.
BMC musculoskeletal disorders · 2025 · Journal Article
DiMartino SJ, Gao H, Eng S, Valenzuela G, et al.
Osteoarthritis and cartilage open · 2024 · Journal Article
DiMartino SJ, Mei J, Schnitzer TJ, Gao H, et al.
RMD open · 2026 · Journal Article
DiMartino SJ, Cicirello H, Magyar A, Eng S, et al.
BMC musculoskeletal disorders · 2025 · Journal Article
DiMartino SJ, Gao H, Eng S, Valenzuela G, et al.
Osteoarthritis and cartilage open · 2026 · Journal Article
Wipperman MF, Ehmann PJ, McIntyre DAG, Wang CG, et al.
Expert review of clinical immunology · 2021 · Editorial
Eng SWM, Yeung RSM, Morris Q
Rheumatology (Oxford, England) · 2019 · Journal Article
Abignano G, Blagojevic J, Bissell LA, Dumitru RB, et al.
Osteoarthritis and cartilage · 2024 · Journal Article
DiMartino SJ, Gao H, Neogi T, Fuerst T, et al.
Rheumatology (Oxford, England) · 2025 · Journal Article
Gregory WM, Bagley K, Eng S, McMakin C, et al.
BMC musculoskeletal disorders · 2024 · Journal Article
Chen S, Ho T, Asubonteng J, Sobel RE, et al.
Acupuncture in medicine : journal of the British Medical Acupuncture Society · 2021 · Journal Article
Kwan YH, Fong W, Ang XL, Chew XY, et al.
Arthritis research & therapy · 2017 · Journal Article
Aeschlimann FA, Eng SWM, Sheikh S, Laxer RM, et al.