Smoking and secondhand smoke among patients with systemic lupus erythematosus and controls: associations with disease and disease damage
Notice bibliographique
Résumé
Previous reports suggest smoking may be a risk factor for developing systemic lupus erythematosus (SLE). This study explores the impact of tobacco smoke on SLE patients compared with controls and on disease characteristics among patients. Data from a cohort of SLE patients and controls were utilized. Medical history, smoking and secondhand smoke exposure history, SLE Disease Activity Index (SLEDAI) and SLICC Damage Index (SDI) scores were collected at an in-person enrollment visit and confirmed by chart review. Statistical analysis used chi-square testing and multivariate logistic regression. There were 545 SLE patients and 386 controls with data available for analysis (Table 1 ). At enrollment, the mean age was 37.6 ± 14.7 years for patients and 42.0 ± 15.4 years for controls. Differences between current and never smokers ( P = 0.51) and ever and never smokers ( P = 0.70) were not significantly different between patients and controls. Compared with unrelated controls, African American patients were significantly more likely to be exposed in the home to secondhand smoke before the age of 18 (OR 1.81, 95% CI 1.13 to 2.89). Damage by SDI (SDI > 0) was significantly associated with ever smoking (OR 3.08, 95% CI 1.4 to 6.6), current smoking (OR 3.17, 95% CI 1.1 to 9.1), and secondhand smoke exposure in childhood (OR 1.91, 95% CI 1.0 to 3.6). No significant relationship was found between smoking status and active disease at enrollment (SLEDAI ≥ 6) or dsDNA autoantibodies. Discoid rash was significantly associated with ever smoking (OR 2.74, 95% CI 1.5 to 5.1) and current smoking (OR 4.85, 95% CI 2.2 to 10.5). Our study suggests that secondhand smoke during childhood may be a risk factor for SLE. Secondhand smoke during childhood, current smoking and past smoking contribute significantly to disease damage among patients with SLE.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».