Notice bibliographique
Résumé
Whether atherosclerosis is accelerated in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) is not a matter of debate any more. Since Urowitz, et al’ s first study1, myocardial infarction (MI) has been recognized as one of the leading causes of death in patients with SLE, particularly in those with long-lasting disease. The frequency of MI as a cause of death in SLE patients has also proportionately increased in the last few decades due to the decrease in deaths directly related to SLE, a consequence of improvement in SLE treatments and the longer survival of patients2. Interestingly, in post mortem studies, significant atherosclerosis was observed in more than 50% of patients regardless of the cause of death3. In addition, clinical and epidemiologic studies have thoroughly documented the higher prevalence of coronary artery disease (CAD) in patients with SLE compared with the general population, which ranges between 6% and 10%4. These findings were expanded in studies using diagnostic methodologies such as scintigraphy with thallium-201, single photon-emission computed tomography dual-isotope myocardial perfusion imaging, electron-beam computed tomography, and carotid B-mode ultrasound (US): prevalence of subclinical atherosclerosis was shown to be even higher than that of clinical atherosclerosis, with values ranging between 10% and 40%4. It is still unknown, however, whether cardiac perfusion abnormalities, carotid plaques, or calcifications in coronary arteries in patients with SLE are as predictive of cardiovascular (CV) events as in the general population. Studies using either clinical or subclinical outcomes clearly showed that excess atherosclerosis in SLE patients cannot be attributed to “classic” Framingham risk factors, but derives from a complex interaction between traditional and nontraditional predictors5. Notably, in SLE a great variability in the predictors … Address correspondence to Prof. Doria; E-mail adoria{at}unipd.it
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».