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Enregistrement W2268275981 · doi:10.1002/acr.22857

Does Renin‐Angiotensin System Blockade Protect Lupus Nephritis Patients From Atherosclerotic Cardiovascular Events? A Case–Control Study

2016· article· en· W2268275981 sur OpenAlexaff
Konstantinos Tselios, Dafna D. Gladman, Jiandong Su, Murray B. Urowitz

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineMyocardial infarctionCardiologyHeart failureStroke (engine)AnginaLupus nephritisDiabetes mellitusUnstable anginaEndocrinologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors and angiotensin receptor blockers (ARBs) are used as an adjuvant treatment in lupus nephritis (LN) patients with proteinuria. The primary aim of this study was to discover whether ACE inhibitors/ARBs have an atheroprotective effect similar to other, at-risk, populations. METHODS: A total of 144 patients (cases; mean ± SD age at onset 34 ± 12.1 years, followup 14.9 ± 8.6 years) with LN who were treated with ACE inhibitors/ARBs for at least 5 years were enrolled. The control group comprised 301 LN patients (mean ± SD age at onset 34.1 ± 13.2 years, followup 13.4 ± 7.9 years) with no such treatment. All patients were followed for the occurrence of atherosclerotic cardiovascular events (CVEs), consisting of transient ischemic attack and stroke, angina, myocardial infarction, percutaneous transluminal coronary angioplasty (PTCA), coronary artery bypass graft (CABG), and congestive heart failure. Patients with preexisting CVEs were excluded. RESULTS: There were no significant differences in the cumulative occurrence of CVEs (9.7% for treated versus 8.6% for nontreated patients; P = 0.708); however, hard events (stroke, myocardial infarction, CABG, and PTCA) were less frequent in treated patients (4.17% versus 5.32%). Cases were more frequently hypertensive (100% versus 52.8%; P < 0.001) and diabetic (10.4% versus 4.7%; P = 0.021), whereas controls more frequently had hypercholesterolemia (27.9% versus 18.1%; P = 0.024) and elevated triglycerides (14% versus 4.9%; P = 0.004); other variables did not differ significantly. Regression analysis failed to confirm ACE inhibitor/ARB nonuse as an important predictor of future CVEs. CONCLUSION: Our data do not support the hypothesis that ACE inhibitors/ARBs may be protective against atherosclerotic CVEs in LN patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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