Soluble E-selectin may predict progression of subclinical atherosclerosis, as measured by coronary artery calcium score and aorta calcium score, in women with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Women with systemic lupus erythematosus (SLE) have increased rates of subclinical atherosclerosis and cardiovascular (CV) events [ 1 , 2 ]. Circulating adhesion molecules (CAMs) have been associated with subclinical atherosclerosis in SLE patients [ 3 , 4 ]. We investigated the significance of CAMs in subclinical atherosclerosis progression, as measured by the coronary artery calcium score (CAC) and aorta calcium score (AS) in women with SLE. Baseline data collected include demographics and circulating adhesion molecule levels. SLE factors collected included modified SLICC/ACR-DI Damage Index (SDI) (excluding CV outcomes). CAC and AS were measured by electron beam or multidimensional computed tomography at baseline and at one follow-up visit in the Study of Lupus Vascular and Bone Long-Term Endpoints (SOLVABLE). High-risk CAC and AS were defined as CAC >10 and AS >100, respectively. Progression in CAC and AS at follow-up was defined as CAC >10 or AS >100 and >10% increase from baseline. Univariate regression models of CAC and AS with risk factors were examined, and further adjusted for age. CAMs measured were ICAM-1, VCAM-1, soluble E-selectin (sESEL), and CD40L. Imaging at baseline and follow-up were performed on 142 subjects; baseline AS scans were not performed in 36 subjects (Table 1 ). Adhesion molecule levels (Table 2 ) and imaging marker progression (Table 3 ) results are presented. In age-adjusted models, only sESEL was significantly associated with AS and CAC progression (Table 4 ). A higher level of sESEL is associated with progression in AS and CAC in women with SLE. While previous studies have shown CAMs association with subclinical atherosclerosis [ 3 , 4 ], these results suggest sESEL may predict progression of subclinical atherosclerosis, as measured by AS and CAC, in women with SLE.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».