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Enregistrement W2122679394 · doi:10.3899/jrheum.080828

Prednisone, Lupus Activity, and Permanent Organ Damage

2009· article· en· W2122679394 sur OpenAlexvenueno aff
Mae Thamer, Miguel A. Hernán, Yi Zhang, Dennis J. Cotter, Michelle Petri

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthLupus Foundation of America
Mots-clésMedicinePrednisoneHazard ratioInternal medicineCumulative doseSystemic lupus erythematosusProportional hazards modelLupus erythematosusPopulationConfidence intervalDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the effect of corticosteroids (prednisone dose) on permanent organ damage among persons with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: We identified 525 patients with incident SLE in the Hopkins Lupus Cohort. At each visit, clinical activity indices, laboratory data, and treatment were recorded. The study population was followed from the month after the first visit until June 29, 2006, or attainment of irreversible organ damage, death, loss to follow-up, or receipt of pulse methylprednisolone therapy. We estimated the effect of cumulative average dose of prednisone on organ damage using a marginal structural model to adjust for time-dependent confounding by indication due to SLE disease activity. RESULTS: Compared with non-prednisone use, the hazard ratio of organ damage for prednisone was 1.16 (95% CI 0.54, 2.50) for cumulative average doses > 0-180 mg/month, 1.50 (95% CI 0.58, 3.88) for > 180-360 mg/month, 1.64 (95% CI 0.58, 4.69) for > 360-540 mg/month, and 2.51 (95% CI 0.87, 7.27) for > 540 mg/month. In contrast, standard Cox regression models estimated higher hazard ratios at all dose levels. CONCLUSION: Our results suggest that low doses of prednisone do not result in a substantially increased risk of irreversible organ damage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations231
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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