Evolution of disease burden over five years in a multicenter inception systemic lupus erythematosus cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We describe disease activity, damage, and the accrual of key autoantibodies in an inception systemic lupus erythematosus (SLE) cohort. METHODS: The Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) International Research Network, comprising 27 centers from 11 countries, has followed an inception cohort of SLE patients yearly according to a standardized protocol. Of these patients, 298 were followed for a minimum of 5 years and constitute the study population. Disease activity was assessed using the SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K) and damage was assessed using the SLICC/American College of Rheumatology Damage Index (SDI). Antinuclear antibody (ANA), anti-DNA, and anticardiolipin antibody (aCL) levels and lupus anticoagulant were assessed yearly. Descriptive statistics were generated and repeated-measures general linear models were used to evaluate SLEDAI-2K and SDI over time between whites and nonwhites. RESULTS: Of the 298 patients, 87% were women, 55% were white, 12% were African American, 14% were Asian, 16% were Hispanic, and 2% were categorized as "other." At enrollment, the mean age was 35.3 years, the mean SLEDAI-2K score was 5.9, and the mean disease duration was 5.5 months. Mean SLEDAI-2K scores decreased in the first year and then remained low. SLEDAI-2K scores were significantly lower at each year in whites compared to nonwhites. Mean SDI scores increased progressively over 5 years; there was no significant difference between whites and nonwhites. As expected, ANA positivity was high and anti-DNA positivity was relatively low at enrollment, and both increased over 5 years. Although lupus anticoagulant increased slightly over 5 years, aCL positivity did not. CONCLUSION: Disease activity in newly diagnosed patients decreases over their first 5 years, while damage increases. Antibody positivity ran variable courses over this period.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».