Predictive factors for symptomatic osteonecrosis in patients with systemic lupus erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze predictive factors for the development of osteonecrosis (ON) in a large cohort of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) followed in a single center. METHODS: A nested matched case control design was used. Patients with SLE who developed ON during followup were identified from the University of Toronto Lupus Clinic database. The diagnosis of ON was confirmed by either radiographs, bone scans, tomograms, or magnetic resonance imaging. A comparison group of patients with SLE without ON was selected from the same database, matched by year of birth. sex, and year of entry to the clinic to the patients with ON. Clinical, laboratory, and therapeutic factors thought to be relevant to the development of ON were compared between the 2 groups. RESULTS: Seventy patients with SLE developed ON in the course of followup at the clinic. In univariate analysis, arthritis was the only clinical feature predictive of the development of ON. Use of glucocorticosteroid therapy, dose and duration, as well as Cushingoid appearance and cytotoxic therapy were also predictive for the development of ON. Multivariate analysis revealed that glucocorticosteroid use, the presence of arthritis, and the use of cytotoxic medications remained significant. CONCLUSION: Glucocorticosteroid therapy, the presence of arthritis, and use of cytotoxic medication are independent risk factors for development of ON in patients with SLE.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».