Semiquantified Noncalcified Coronary Plaque in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A major cause of morbidity and mortality in systemic lupus erythematosus (SLE) is accelerated coronary atherosclerosis. New technology (computed tomographic angiography) can measure noncalcified coronary plaque (NCP), which is more prone to rupture. We report on a study of semiquantified NCP in SLE. METHODS: Patients with SLE (n = 147) with no history of cardiovascular disease underwent 64-slice coronary multidetector computed tomography (MDCT). The MDCT scans were evaluated quantitatively by a radiologist, using dedicated software. RESULTS: The group of 147 patients with SLE was 86% female, 70% white, 29% African American, and 3% other ethnicity. The mean age was 51 years. In our univariate analysis, the major traditional cardiovascular risk factors associated with noncalcified plaque were age (p = 0.007), obesity (p = 0.03; measured as body mass index), homocysteine (p = 0.05), and hypertension (p = 0.04). Anticardiolipin (p = 0.026; but not lupus anticoagulant) and anti-dsDNA (p = 0.03) were associated with higher noncalcified plaque. Prednisone and hydroxychloroquine therapy had no effect, but methotrexate (MTX) use was associated with higher noncalcified plaque (p = 0.0001). In the best multivariate model, age, current MTX use, and history of anti-dsDNA remained significant. CONCLUSION: Our results suggest that serologic SLE (anti-dsDNA) and traditional cardiovascular risk factors contribute to semiquantified noncalcified plaque in SLE. The association with MTX is not understood, but should be replicated in larger studies and in multiple centers.
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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 | 0,001 | 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 ».