Adjusted mean Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index-2K is a predictor of outcome in SLE.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test the predictability of the adjusted mean Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index-2K (AMS) for main outcomes in systemic lupus erythematosus (SLE), namely presence of damage, coronary artery disease (CAD), and avascular necrosis (AVN). METHODS: Included in this study are patients with regular followup from the University of Toronto Lupus Clinic. This was defined as a minimum of 3 visits and no absence exceeding 18 consecutive months. For each visit, AMS was evaluated. The ability of the AMS to predict each of the main outcomes was evaluated through time-dependent covariate survival analysis. Adjustments to the regression models were made to include other risk factors such as sex, age at diagnosis (AGE), SLEDAI-2K at presentation (SLEDAI), disease duration (DD), and use of corticosteroids, immunosuppressives (IM), or antimalarials (AM). RESULTS: Five hundred and seventy-five patients were included covering the period from 1970 to 2002. A total of 325 developed damage, 55 had CAD, and 68 had AVN. Presence of damage was not associated with sex, SLEDAI, or AM but was significantly associated with AMS, AGE, DD, and use of steroids or IM (all p < 0.001). CAD was not associated with SLEDAI or use of steroids or AM but with all other variables AMS (p = 0.046), sex (p = 0.009), AGE (p < 0.0001), DD (p < 0.0001), and IM (p = 0.035). Predictors of AVN were DD (p = 0.032) and IM (p < 0.0001) but not sex, AGE, use of steroids, AM, SLEDAI, or AMS. CONCLUSION: AMS is associated with the presence of damage and CAD. It is not associated with AVN.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».