Association Between Depression and Vascular Disease in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic inflammatory autoimmune disease with increased prevalence of cardiovascular disease (CVD) and depression. Although depression may contribute to CVD risk in population-based studies, its influence on cardiovascular morbidity in SLE has not been evaluated. We evaluated the association between depression and vascular disease in SLE. METHODS: A cross-sectional study was conducted from 2002-2005 in 161 women with SLE and without CVD. The primary outcome measure was a composite vascular disease marker consisting of the presence of coronary artery calcium and/or carotid artery plaque. RESULTS: In total, 101 women met criteria for vascular disease. In unadjusted analyses, several traditional cardiovascular risk factors, inflammatory markers, adiposity, SLE disease-related factors, and depression were associated with vascular disease. In the final multivariable model, the psychological variable depression was associated with nearly 4-fold higher odds for vascular disease (OR 3.85, 95% CI 1.37, 10.87) when adjusted for other risk factors of age, lower education level, hypertensive status, waist-hip ratio, and C-reactive protein. CONCLUSION: In SLE, depression is independently associated with vascular disease, along with physical factors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».