Arterial Events in Persons with Dermatomyositis and Polymyositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess arterial events in dermatomyositis (DM) and polymyositis (PM), and associated factors. METHODS: We studied a cohort of persons with DM and PM, assembled from provincial administrative databases. New cases of ischemic heart disease, cerebrovascular accidents (CVA), and peripheral arterial disease were ascertained from billing and hospitalization data. We performed case-control analyses to assess the effects of clinical factors and medication exposures. RESULTS: Incident arterial events occurred in 80 subjects, including 34 acute myocardial infarctions (13.8/1000 person-years) and 13 CVA (5.1/1000); these rates are higher than available Canadian figures. Nested case-control analyses, with risk-set sampling, revealed an increased incidence of arterial events associated with hypertension [adjusted rate ratio (RR) 2.6; 95% confidence interval (CI) 1.2-5.5] and lipid disorders (adjusted RR 2.6, 95% CI 1.0-6.5), whereas nonsteroid immunomodulators (methotrexate, azathioprine, antimalarial agents, or cyclophosphamide) were inversely associated with arterial events (adjusted RR 0.5, 95% CI 0.2-1.0). CONCLUSION: We found a high incidence of arterial events in this cohort of persons with inflammatory myopathy. Traditional risk factors, particularly hypertension and lipid disorders, were predictors of arterial events, while nonsteroid immunomodulators were inversely associated. Our work suggests a rationale for aggressive risk reduction strategies in persons with inflammatory myopathies.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».