Incidence of infections in patients with giant cell arteritis: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Giant cell arteritis (GCA) is the most frequent form of vasculitis in adults. We sought to estimate the infectious risk associated with GCA and its treatment. METHODS: We conducted a matched historical cohort study using data from The Health Improvement Research Network. Patients with newly diagnosed GCA were matched with up to 6 non-GCA patients by age, sex, general practice, and date of entry into the cohort. Random-effects Poisson regression models were used to obtain incidence rates and rate ratios for lower respiratory tract infections (LRTI), urinary tract infections (UTI), and sepsis, as well as for the subset of these that comprised serious infections (pneumonias, upper UTI, and sepsis). Effect modification by age, sex, and time since diagnosis of GCA was assessed. RESULTS: A total of 1,664 patients with GCA were matched to 8,078 patients without GCA. Overall, 805 (48%) of the GCA patients and 3,007 (37%) of the non-GCA patients experienced ≥1 episode of systemic infection during followup, with adjusted rate ratios for LRTI, UTI, and serious infections of 1.48 (95% confidence interval [95% CI] 1.34-1.65), 1.27 (95% CI 1.10-1.46), and 1.55 (95% CI 1.22-1.96), respectively (P < 0.001 for all). The rate ratio for sepsis was 1.63 (95% CI 0.78-3.40, P = 0.20). Rate ratios for infection were highest in the first 6 months following diagnosis of GCA and in patients age <75 years, but did not vary by sex. CONCLUSION: This is the first study to show that patients with GCA are at increased risk of systemic infections, particularly in the first few months following diagnosis. New GCA medications that allow steroid sparing are needed to treat this condition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».