Ethnic variation in disease patterns and health outcomes in systemic lupus erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a single-center multiethnic lupus cohort, to investigate the influence of ethnicity on the prevalence of cumulative renal and central nervous system (CNS) lupus disease and damage, overall end-organ damage, and mortality. METHODS: Clinical features, end-organ damage, and mortality were compared by ethnic origin among patients at a lupus clinic followed prospectively in a longitudinal design over a 32-year period. Statistical analysis to compare demographic features, cumulative disease manifestations, and damage included chi-square test as well as linear, logistic, and Poisson regressions adjusting for disease duration, age at diagnosis, and presence of dialysis and hypertension. Kaplan-Meier and proportional hazard analyses were performed to compare survival. RESULTS: There were a total of 1017 patients: 853 Caucasian, 88 African-Canadian, and 76 Chinese-Canadian. Age at diagnosis was younger and disease duration was shorter for Chinese-Canadians compared to Caucasians, but similar between African-Canadians and Caucasians. There was no significant difference in CNS disease, comparing Caucasians to Chinese-Canadians. However, CNS disease was greater in African-Canadians than Chinese-Canadians. There was no significant difference between ethnic groups in CNS damage. Renal disease was more common in African-Canadians than Caucasians, with no significant difference between Caucasian and Chinese-Canadian patients. Renal damage was more common in African-Canadians and Chinese-Canadians than Caucasians. There was no significant difference in mortality among the 3 ethnic groups. CONCLUSION: In this single referral center cohort study, there was no significant difference in CNS damage or mortality among the 3 ethnic groups. African-Canadians had a higher prevalence of renal disease and damage. Further investigation into other determinants such as genetic predisposition, treatment, and cultural perceptions is needed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».