Recent corticosteroid use and recent disease activity: Independent determinants of coronary heart disease risk factors in systemic lupus erythematosus?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic lupus erythematosus (SLE) is characterized by a markedly elevated risk for coronary heart disease (CHD), the exact pathogenesis of which is unknown. In particular, the causal roles of corticosteroid therapy and SLE disease activity, and whether their putative effects are mediated through conventional risk factors, remain unclear. METHODS: Data abstracted retrospectively from the charts at 11,359 clinic visits for 310 patients with SLE to the Montreal General Hospital were used to investigate the associations of recent corticosteroid dose and recent Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) score with 8 CHD risk factors (total serum cholesterol, high-density lipoprotein [HDL] cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, apolipoprotein B [Apo B], triglycerides, systolic blood pressure [BP], body mass index, and blood glucose) and the aggregate estimate of 2-year CHD risk. Separate multivariable linear regression models estimated the mutually-adjusted effects of average daily corticosteroid dose and average SLEDAI score within the past year on the current level of each risk factor while adjusting for age, sex, cumulative damage score, disease duration, and, where appropriate, use of relevant medications. RESULTS: Higher past-year corticosteroid dose was independently associated with significantly higher overall 2-year CHD risk and with higher levels of all 8 individual risk factors. Higher past-year lupus disease activity was independently associated with higher overall 2-year CHD risk, lower HDL cholesterol, and higher values of systolic BP, Apo B, triglycerides, and blood glucose. CONCLUSION: In SLE, both recent use of corticosteroids and recent lupus activity are independently associated with higher values of several well-recognized CHD risk factors and overall 2-year CHD risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».