Predictors of lipid abnormalities in children with new-onset systemic lupus erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lipid abnormalities in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) are common and likely are one of the causes of premature atherosclerosis in these patients. Our aims were to determine the frequency and pattern of dyslipoproteinemia at presentation of pediatric SLE; and to determine the association between dyslipoproteinemia and markers of disease activity and inflammatory markers at presentation of pediatric SLE. METHODS: Serum lipid measurements were obtained at diagnosis before corticosteroid treatment for an inception cohort of 54 patients. Total cholesterol, triglyceride, LDL-C, and HDL-C levels were regressed on measures of inflammation, disease activity, and disease symptoms. RESULTS: At least one lipid abnormality was present in the majority of patients (63%), an elevated triglyceride level being the most common lipid abnormality (62%). Triglycerides were best predicted by fibrinogen, nephritis, and pleuritis (model R2 = 0.6). Albumin, C4, and white blood cell count were found to predict HDL-C (model R2 = 0.6). Erythrocyte sedimentation rate, central nervous system involvement, nasal ulcers, and nephritis were found as predictors for LDL-C:HDL-C (model R2 = 0.5). No significant predictors were found for total cholesterol or LDL-C. The European Consensus Lupus Activity Measure disease activity score best predicted abnormal triglyceride and HDL-C levels (OR 1.7, 95% CI 1.2-2.3). CONCLUSION: Children with newly diagnosed SLE exhibited the distinct pattern of dyslipoprotein of increased triglycerides and depressed HDL-C that was twice as common in the presence of kidney disease. This lipid profile puts them at risk for premature atherosclerosis. Good disease control and individualized use of lipid-lowering agents based on the observed pattern of lipid abnormalities may lower the risk of premature atherosclerosis in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».