Electrocardiographic Findings in Systemic Lupus Erythematosus: Data From an International Inception Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the early prevalence of various electrocardiographic (EKG) abnormalities in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and to evaluate possible associations between repolarization changes (increased corrected QT [QTc] and QT dispersion [QTd]) and clinical and laboratory variables, including the anti-Ro/SSA level and specificity (52 or 60 kd). METHODS: We studied adult SLE patients from 19 centers participating in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) Inception Registry. Demographics, disease activity (Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 [SLEDAI-2K]), disease damage (SLICC/American College of Rheumatology Damage Index [SDI]), and laboratory data from the baseline or first followup visit were assessed. Multivariate logistic and linear regression models were used to asses for any cross-sectional associations between anti-Ro/SSA and EKG repolarization abnormalities. RESULTS: For the 779 patients included, mean ± SD age was 35.2 ± 13.8 years, 88.4% were women, and mean ± SD disease duration was 10.5 ± 14.5 months. Mean ± SD SLEDAI-2K score was 5.4 ± 5.6 and mean ± SD SDI score was 0.5 ± 1.0. EKG abnormalities were frequent and included nonspecific ST-T changes (30.9%), possible left ventricular hypertrophy (5.4%), and supraventricular arrhythmias (1.3%). A QTc ≥440 msec was found in 15.3%, while a QTc ≥460 msec was found in 5.3%. Mean ± SD QTd was 34.2 ± 14.7 msec and QTd ≥40 msec was frequent (38.1%). Neither the specificity nor the level of anti-Ro/SSA was associated with QTc duration or QTd, although confidence intervals were wide. Total SDI was significantly associated with a QTc interval exceeding 440 msec (odds ratio 1.38 [95% confidence interval 1.06, 1.79]). CONCLUSION: A substantial proportion of patients with recent-onset SLE exhibited repolarization abnormalities, although severe abnormalities were rare.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».