Neuropsychiatric systemic lupus erythematosus: association with global disease activity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether patients with neuropsychiatric (NP) events attributed to systemic lupus erythematosus (SLE) have more global disease activity than patients with NP events not attributed to SLE. METHODS: Patients were recruited from an academic lupus clinic. Global disease activity was measured with the SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K) and organ damage with the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC)/American College of Rheumatology (ACR) damage index (SDI). NP disease was defined using the ACR case definitions and decision rules for attribution of NP events to SLE and non-SLE causes. RESULTS: There were 68 patients (age (mean ± SD) 40.8 ± 15.2 years, 85% female, 94% Caucasians) with 126 NP events. SLEDAI-2K scores in patients with NP events attributed to SLE were higher than in patients with NP events attributed to non-SLE causes even when NP variables were removed from the SLEDAI-2K (mean ± SD: SLE NP = 7.36 ± 5.42 vs non-SLE NP = 5.53 ± 4.57, P = 0.042). Patients with CNS and diffuse NP events, rather that PNS and focal events, accounted for the group differences in SLEDAI-2K scores. There were no significant differences in total SDI scores comparing NP events due to SLE vs. non-SLE causes (mean ± SD: 2.1 ± 1.8 vs. 1.7 ± 1.7; p = 0.28) even when NP variables were omitted. CONCLUSIONS: Increased global SLE disease activity is associated with concurrent NP events attributed to SLE, particularly for diffuse NP and CNS NP events. The findings have diagnostic and therapeutic implications for SLE patients with NP events and inform pathogenetic mechanisms underlying NPSLE.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».