Prolonged Serologically Active Clinically Quiescent Systemic Lupus Erythematosus: Frequency and Outcome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Some patients with systemic lupus erythematosus (SLE) are clinically quiescent despite persistent serologic activity. We determined the frequency of serologically active clinically quiescent (SACQ) SLE and its outcomes in prospectively followed patients with SLE. METHODS: Patients with SLE followed between July 1970 and April 2008 with visits < or = 18 months apart were identified. SACQ was defined as a > or = 2-year sustained period without clinical activity with persistent serologic activity (increased anti-dsDNA and/or hypocomplementemia), during which antimalarials but neither steroids nor immunosuppressives were permissible. Characteristics of patients with an SACQ period and its features were analyzed. To determine flare predictors, anti-dsDNA and complement levels in SACQ patients who experienced flare were compared to levels in those who did not. Descriptive statistics were used; comparisons were made using t tests and chi-squared tests. RESULTS: Of the patients studied, 56/924 (6.1%) were SACQ. They differed significantly from the non-SACQ SLE population only in the presenting SLE Disease Activity Index 2000 (7.34 vs 10.1 in non-SACQ), and frequency of steroid use (33.9% vs 60.8% in non-SACQ) and immunosuppressive use (3.6% vs 19.4% in non-SACQ) at first visit. Median SACQ period was 158 weeks. Thirty-three (58.9%) patients who were SACQ experienced flare (at median 155 weeks), 6 (10.7%) became clinically and serologically quiescent (236 weeks), and 17 continued to be SACQ (159 weeks). Common flare manifestations were arthritis, mucous membrane involvement, and sterile pyuria. Fluctuations in anti-dsDNA or complement levels did not predict flare. CONCLUSION: Fifty-nine percent of SACQ patients experienced flare, but after a median of 3 years. Fluctuations in complement and anti-dsDNA levels did not predict flare, thus treatment decisions in these patients must rely upon close clinical observation. Alternative predictive biomarkers warrant study.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».