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Enregistrement W2026946786 · doi:10.1186/ar4650

Elevated risk of chronic obstructive pulmonary disease in systemic lupus erythematosus: a population-based study

2014· article· en· W2026946786 sur OpenAlexafffundabout
Antonio Aviña-Zubieta, Mohsen Sadatsafavi, Eric C. Sayre, John M. Esdaile

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesArthritis Research Centre of CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthLupus Research AllianceCanadian Arthritis NetworkNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesArthritis SocietyCentral New York Community FoundationMerck KGaALupus Foundation of America
Mots-clésMedicineRheumatologyInternal medicinePulmonary diseasePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) has been recently recognized as an inflammatory disease. A recent Swedish hospital-based study found an increased risk of COPD in patients with a number of autoimmune conditions including systemic lupus erythematosus (SLE). We wonder whether the risk is also present in SLE patients from the general population. The objective was to assess the future risk of newly recorded COPD cases among incident SLE cases compared with controls from the general population using physician billing and hospitalization data that cover the entire province of British Columbia (BC), Canada. Our data include all health professionals and hospital visits covered by the comprehensive provincial medical services plan (1990 to 2010) and all dispensed medication (1996 to 2010), for all BC residents. We conducted a retrospective matched cohort (1996 to 2010) study among patients satisfying at least one of the following validated criteria: one diagnostic code for SLE (ICD-9-CM = 710.0) on at least two visits within a 2-year period by a nonrheumatologist physician; one ICD-9 code by a rheumatologist or from hospitalization; and absence of a prior SLE diagnosis between 1990 and 1995. Ten controls matched by birth year, sex and calendar year of exposure were randomly selected from the general population for each case. Outcome: we used a validated criteria to define COPD (first ICD-9-CM: 491, 492, 496, 493.2, or ICD-10-CM J43 or J44) from hospitals or death certificates. We estimated relative risks (RRs) by comparing SLE cases with age-matched, sex-matched and entry-time-matched comparison cohorts, adjusting for confounders. Sensitivity analyses were conducted to assess for unmeasured confounders. Among 4,486 individuals with incident SLE, 96 developed COPD (incidence rate = 4.96 per 1,000 person-years) (Table 1 ). The age-matched, sex-matched and entry-time matched RRs were significantly increased in the SLE cohort when compared with controls (RR 2.31, 95% CI 1.83 to 2.89). After adjusting for covariates the results remained statistically significant. The risk of developing COPD was highest within the first year following the diagnosis of SLE, decreasing over time and remaining significant up to 4 years after diagnosis. Our results remained statistically significant after adjusting for the potential impact of an unmeasured confounder (adjusted RRs ranging between 1.58 and 1.98 in all sensitivity analyses). This is the first general population-based study indicating a twofold increased risk of COPD in patients with SLE. The risk of developing COPD was highest within the first year, declining thereafter, suggesting the potential pathogenic role of inflammation in the development of COPD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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