Vascular events in hypertensive patients with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose was to examine prospectively the relationship between systemic hypertension and vascular events in patients with SLE. SLE patients followed in the University of Toronto Lupus Clinic presenting between 1980 and 1988 and within one year of their diagnosis of SLE were identified. Standard definitions were used for hypertension and for all vascular events (MI, angina, CVA, PVD). The presence of traditional CAD risk factors, along with disease- and therapy-related risk factors for the development of vascular disease, were compared in the hypertensive and normotensive group. A multivariate logistic regression was performed to determine the best predictor of a vascular event. One hundred and fifty patients were identified in our inception cohort [75 hypertensive (50%) and 75 (50%) normotensive]. Seventeen hypertensive patients (22.7%) had at least one vascular event as compared to six (8.0%) normotensive patients (p = 0.022). The vascular events included 7 with CAD, 5 with CVA, and 5 with PVD in the hypertensive group while in the normotensive group 3 patients developed CAD, 2 CVA and 1 PVD. Fifteen deaths were recorded in the hypertensive group as compared to eight deaths in the non-hypertensive groups (P = 0.09). The groups were comparable with respect to associated risk factors, except for higher frequency of hypercholesterolemia (P = 0.003), azotemia (P = 0.001) and corticosteroid use (P = 0.038) in the hypertension group. In a multivariate analysis the best predictor of a vascular event was hypercholesterolemia (OR 6.9, 95% CI 2.4-24.8, P < 0.001). We conclude that systemic hypertension is associated with an increased frequency of vascular events in SLE. This is best explained by its association with hypercholesterolemia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».