Atherosclerotic vascular events in a single large lupus cohort: prevalence and risk factors.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine prevalence and type of atherosclerotic vascular events (AVE) occurring after entry to the University of Toronto Lupus Clinic; and to compare risk factors in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) with AVE to matched SLE controls without AVE. METHODS: Patients with SLE attending the University of Toronto Lupus Clinic who did not have AVE prior to clinic entry were included. Patients have been followed at 2-6 months since 1970 according to a standard protocol. Cases with AVE were matched for sex, era at first clinic visit (1970s, 1980s, 1990s +), inception status, age at first visit, and duration of followup. Chi-square, Fisher's exact, paired T test, and McNemar test were used. Comparison of risk factors for the development of AVE was done using a stepwise conditional logistic regression model for matched pairs. RESULTS: In a total cohort of 1087 SLE patients followed from 1970 until 2004, the prevalence of AVE was 10.9%, and in 561 inception patients it was 9.6%. In multivariate analyses, neuropsychiatric involvement was significantly associated with AVE in both the total and inception cohorts. Smoking was also associated with AVE in the inception cohort, whereas the number of coronary artery disease (CAD) risk factors and vasculitis were significant in the total cohort. CONCLUSION: AVE are major contributors to the clinical presentation of late-stage lupus. A combination of lupus related factors and classic CAD risk factors contributed to the development of AVE.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».