Atherosclerotic vascular events in a multinational inception cohort of systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe vascular events during an 8-year followup in a multicenter systemic lupus erythematosus (SLE) inception cohort and their attribution to atherosclerosis. METHODS: Clinical data, including comorbidities, were recorded yearly. Vascular events were recorded and attributed to atherosclerosis or not. All of the events met standard clinical criteria. Factors associated with atherosclerotic vascular events were analyzed using descriptive statistics, t-tests, and chi-square tests. Stepwise multivariate logistic regression was used to assess the association of factors with vascular events attributed to atherosclerosis. RESULTS: Since 2000, 1,249 patients have been entered into the cohort. There have been 97 vascular events in 72 patients, including: myocardial infarction (n = 13), angina (n = 15), congestive heart failure (n = 24), peripheral vascular disease (n = 8), transient ischemic attack (n = 13), stroke (n = 23), and pacemaker insertion (n = 1). Fifty of the events were attributed to active lupus, 31 events in 22 patients were attributed to atherosclerosis, and 16 events were attributed to other causes. The mean +/- SD time from diagnosis to the first atherosclerotic event was 2.0 +/- 1.5 years. Compared with patients followed for 2 years without atherosclerotic events (n = 615), at enrollment, patients with atherosclerotic vascular events were more frequently white, men, older at diagnosis of SLE, obese, smokers, hypertensive, and had a family history of coronary artery disease. On multivariate analysis, only male sex and older age at diagnosis were associated factors. CONCLUSION: In an inception cohort with SLE followed for up to 8 years, there were 97 vascular events, but only 31 were attributable to atherosclerosis. Patients with atherosclerotic events were more likely to be men and to be older at diagnosis of 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».