Poor Outcomes After Acute Myocardial Infarction in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic lupus erythematosus (SLE) is associated with higher risk for acute myocardial infarction (MI); but the post-infarction outcomes among these patients are unknown. Our objective was to compare post-acute MI outcomes in patients with SLE to those with diabetes mellitus (DM) and those with neither condition. METHODS: We analyzed the risk for prolonged hospitalization and in-hospital mortality following acute MI in the 1993-2002 US Nationwide Inpatient Sample. We used logistic regression to calculate odds ratios (OR) for prolonged hospitalization and Cox proportional hazards regression to calculate hazard ratios (HR) for in-hospital mortality with and without adjustments for age, sex, race/ethnicity, socioeconomic status, and presence of congestive heart failure. RESULTS: For the SLE (n = 2192), DM (n = 236,016), SLE/DM (n = 474), and control (n = 667,956) groups, the in-hospital mortality rates were 8.3%, 6.2%, 5.7%, and 4.7%, respectively. In multivariable regression models, all 3 disease groups had higher adverse outcome risk compared to control. The OR for prolonged hospitalization was higher for those with SLE (OR 1.48, 95% CI 1.32-1.79) compared to those with DM (OR 1.30, 95% CI 1.28-1.32). A similar pattern was observed for hazard ratios for in-hospital mortality as well (SLE, HR 1.65, 95% CI 1.33-2.04; DM, HR 1.11, 95% CI 1.07-1.14). CONCLUSION: SLE, like DM, increases risk of poor outcomes after acute MI. These patients need to be triaged appropriately for aggressive care.
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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 | 0,000 |
| 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)
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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 ».