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Enregistrement W2299856517 · doi:10.3899/jrheum.150506

Venous and Arterial Thrombotic Events in Systemic Lupus Erythematosus

2016· article· en· W2299856517 sur OpenAlexaffvenue
Andrea Hinojosa‐Azaola, Juanita Romero‐Díaz, Ángel Gabriel Vargas-Ruíz, Carlos A. Núñez‐Álvarez, Alba Cicero‐Casarrubias, Mario C. Ocampo-Torres, Jorge Sánchez‐Guerrero

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLupus anticoagulantPrednisoneDyslipidemiaThrombosisIncidence (geometry)Systemic lupus erythematosusPopulationNephrotic syndromeAntiphospholipid syndromeVenous thrombosisGastroenterologySurgeryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The incidence of thrombosis in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) is 25 to 50-fold higher than in the general population; we aimed to define the characteristics of venous thrombotic events (VTE) and arterial thrombotic events (ATE) to identify the patients at highest risk. METHODS: The study included 219 patients with recent-onset SLE. At baseline, standardized medical history and laboratory tests were done. Followup visits occurred quarterly, and information about damage accrual, comorbidities, and cardiovascular risk factors was updated annually. Main outcome was development of TE after SLE diagnosis. RESULTS: Thirty-five patients (16%) developed TE (27 VTE, 8 ATE) during 5.21 years of followup; incidence rate 31/1000 patient-years. Most events (57%) developed within the first year of diagnosis, and 69% were not associated with lupus anticoagulant (LAC), determined with 1 method. VTE developed earlier than ATE (2.0 vs 57.5 mos, p = 0.02). In the multivariate analysis, variables preceding VTE included cutaneous vasculitis, nephrotic syndrome, dose of prednisone, and LAC in combination with anti-RNP/Sm antibodies (p < 0.03). Patients with ATE were older (median age 44 vs 29 yrs, p = 0.04), smokers, and had hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, at least 2 traditional risk factors, nephrotic syndrome, chronic damage, and a higher cumulative dose of prednisone (p < 0.05). LAC in combination with anti-RNP/Sm antibodies was associated with VTE and improved the accuracy for predicting it. CONCLUSION: Our study suggests that in SLE, VTE and ATE have different risk factors. Understanding these differences is helpful for identifying patients at highest risk. The use of LAC plus anti-RNP/Sm for predicting VTE deserves further study.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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