Differences between Male and Female Systemic Lupus Erythematosus in a Multiethnic Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Male patients with systemic lupus erythematosus (SLE) are thought to be similar to female patients with SLE, but key clinical characteristics may differ. Comparisons were made between male and female patients with SLE in the Hopkins Lupus Cohort. METHODS: A total of 1979 patients in the Hopkins Lupus Cohort were included in the analysis. RESULTS: The cohort consisted of 157 men (66.2% white, 33.8% African American) and 1822 women (59.8% white, 40.2% African American). The mean followup was 6.02 years (range 0-23.73). Men were more likely than women to have disability, hypertension, thrombosis, and renal, hematological, and serological manifestations. Men were more likely to be diagnosed at an older age and to have a lower education level. Women were more likely to have malar rash, photosensitivity, oral ulcers, alopecia, Raynaud's phenomenon, or arthralgia. Men were more likely than women to have experienced end organ damage including neuropsychiatric, renal, cardiovascular, peripheral vascular disease, and myocardial infarction, and to have died. In general, differences between males and females were more numerous and striking in whites, especially with respect to lupus nephritis, abnormal serologies, and thrombosis. CONCLUSION: Our study suggests that there are major clinical differences between male and female patients with SLE. Differences between male and female patients also depend on ethnicity. Future SLE studies will need to consider both ethnicity and gender to understand these differences.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».