Traditional Framingham risk factors fail to fully account for accelerated atherosclerosis in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The frequency of coronary heart disease (CHD) and stroke are increased in systemic lupus erythematosus (SLE), but the extent of the increase is uncertain. We sought to determine to what extent the increase could not be explained by common risk factors. METHODS: The participants at two SLE registries were assessed retrospectively for the baseline level of the Framingham study risk factors and for the presence of vascular outcomes: nonfatal myocardial infarction (MI), death due to CHD, overall CHD (nonfatal MI, death due to CHD, angina pectoris, and congestive heart failure due to CHD), and stroke. For each patient, the probability of the given outcome was estimated based on the individual's risk profile and the Framingham multiple logistic regression model, corrected for observed followup. Ninety-five percent confidence intervals (95% CIs) were estimated by bootstrap techniques. RESULTS: Of 296 SLE patients, 33 with a vascular event prior to baseline were excluded. Of the 263 remaining patients, 34 had CHD events (17 nonfatal MIs, 12 CHD deaths) and 16 had strokes over a mean followup period of 8.6 years. After controlling for common risk factors at baseline, the increase in relative risk for these outcomes was 10.1 for nonfatal MI (95% CI 5.8-15.6), 17.0 for death due to CHD (95% CI 8.1-29.7), 7.5 for overall CHD (95% CI 5.1-10.4), and 7.9 for stroke (95% CI 4.0-13.6). CONCLUSION: There is a substantial and statistically significant increase in CHD and stroke in SLE that cannot be fully explained by traditional Framingham risk factors alone.
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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 | 0,026 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».