Risk factors for damage in childhood‐onset systemic lupus erythematosus: Cumulative disease activity and medication use predict disease damage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology (SLICC/ACR) Damage Index measures damage in adult patients with systemic lupus erythematosus (SLE), but its usefulness in patients with childhood-onset SLE has not been examined. This study was conducted to evaluate the sensibility of the SLICC/ACR Damage Index, to investigate how cumulative disease activity is related to damage in childhood-onset SLE, and to identify other risk factors for damage in childhood-onset SLE. METHODS: Disease activity and damage in 66 patients with newly diagnosed childhood-onset SLE were assessed retrospectively, and information on potential risk factors for damage (age, race, sex, medications, duration of disease, hypertension, body mass index, antiphospholipid antibodies, kidney disease, acute thrombocytopenia) was obtained. In addition, a group of physicians was surveyed to establish the sensibility of the SLICC/ACR Damage Index in childhood-onset SLE. RESULTS: The SLICC/ACR Damage Index was found to have face, content, and construct validity when used in children. The mean SLICC/ACR Damage Index score of the patients was 1.76 (mean followup 3.3 years). Cumulative disease activity over time was the single best predictor of damage (R(2) = 0.30). Other, possibly important risk factors for damage were corticosteroid treatment, the presence of antiphospholipid antibodies, and acute thrombocytopenia. It was determined that immunosuppressive agents may be protective. CONCLUSION: The SLICC/ACR Damage Index, though useful in childhood-onset SLE, may benefit from the introduction of weightings and redefinition of some of the items. Ongoing disease activity leads to disease damage, and treatment should be prompt. Prolonged use of high-dose corticosteroids may further increase damage, but use of immunosuppressive agents may protect against disease damage; this latter finding may have potential implications for the treatment of childhood-onset SLE and deserves further study. The relationship between disease activity and concomitant use of medication also requires further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».