How to improve morbidity and mortality in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Systemic Lupus Erythematosus/Series Editors: D. Isenberg and C. Gordon SLE is a chronic multisystem disorder of presumed autoimmune origin in which cytotoxic antibodies, or circulating immune complexes, give rise to tissue damage often resulting in end organ disease and even mortality. The first large series to study mortality in this disease in 1955 revealed a survival of less than 50% at 5 yr [1]. Thus, in the past four decades much of the therapeutic initiatives in this disease have been directed at controlling the acute organ attack and inflammatory response in order to minimize tissue damage and to decrease the very high mortality rates. The therapeutic interventions have focused on the use of corticosteroids and cytotoxic agents in appropriate doses to minimize mortality on the one hand and morbidity from the disease or from the treatments on the other. This approach has in fact been quite successful and the overall mortality rates have improved dramatically over this period of time [2, 3] (Table 1). The reported 20‐yr survival of 68% [22] in the 1990s in contrast to the 50% 5‐yr survival in 1955 indicates success in controlling the acute immunological injury typical of this condition. Furthermore, we have shown that this improved survival was greater than the improvement in survival observed in the general population during the same time. The standardized mortality ratios for SLE patients improved from 10.1 in the 1970s, to 4.8 in the early 1980s, and to 3.3 in the early 1990s [27].
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».