Prediction of short term mortality in systemic lupus erythematosus with time dependent measures of disease activity.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify predictors of short term mortality in systemic lupus erythematosus (SLE) in terms of time dependent clinical indicators of disease activity from the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI). METHODS: We studied data collected on patients followed at the University of Toronto Lupus Clinic. Clinical and laboratory indicators of disease activity are recorded at each clinic visit and a SLEDAI summary score is calculated. Survival analyses were conducted in which the prognostic value of the time dependent indicators of disease activity was examined on 6-month mortality through a multivariate Cox regression model. Relative risks, confidence intervals, and significance levels were obtained for each indicator to reflect their clinical importance and statistical significance. RESULTS: The sample consisted of 806 patients followed for a median of 6.6 years; 702 (87%) were female, 671 (83%) were Caucasian, and the mean age at first clinic visit was 36 years. Seventy-two patients died within 6 months of their last clinic visit. In a univariate regression model, a categorical variable reflecting total SLEDAI score was highly prognostic for mortality (p < 0.001) and yielded increasing relative risks of 1.28 for SLEDAI 1-5 vs 0, 2.34 for SLEDAI 6-10 vs 0, 4.74 for SLEDAI 11-19 vs 0, and 14.11 for SLEDAI > 20 vs 0. In a separate multivariate Cox model examining the individual components of SLEDAI, presence of organic brain syndrome, retinal changes, cranial nerve involvement, proteinuria, pyuria, pleurisy, fever, thrombocytopenia, and leukopenia each significantly increased the risk of death, while new rash and anti-DNA antibodies conferred protective effects. CONCLUSION: This time dependent Cox regression analysis identified the extent to which SLE disease activity, revealed by SLEDAI, is prognostic for short term mortality. Further, important individual components were identified and their prognostic value for death was estimated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».