Risk Factors for Permanent Visual Loss in Biopsy-proven Giant Cell Arteritis: A Study of 339 Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the risk factors for permanent visual loss (PVL) in patients with biopsy-proven giant cell arteritis (GCA) and the usefulness of the factors in clinical practice. METHODS: From 1976 through 2015, the clinical charts and laboratory results of 339 patients with biopsy-proven GCA were recorded prospectively at the time of diagnosis. We used multivariable logistic regression analysis to determine which of 24 pretreatment characteristics were associated with PVL. RESULTS: Visual ischemic manifestations occurred in 108 patients, including PVL in 53 (16%), bilaterally in 15 patients (28%). The independent predictors associated with an increased risk of PVL were age (OR 1.06, 95% CI 1.01-1.12, p = 0.01), a history of transient visual ischemic symptoms (OR 2.62, 95% CI 1.29-5.29, p < 0.01), and jaw claudication (OR 2.11, 95% CI 1.09-4.10, p = 0.03). The presence of fever (OR 0.30, 95% CI 0.14-0.64, p < 0.01) and rheumatic symptoms (OR 0.23, 95% CI 0.10-0.57, p = 0.001) were associated with a markedly reduced risk of developing visual loss (3.7% if features were both present). No laboratory variables were independently associated with PVL. CONCLUSION: The visual ischemic risk of untreated GCA can be readily estimated upon simple clinical findings, but not laboratory variables. However, we did not identify a subgroup of patients carrying no risk of developing visual loss. Glucocorticoid treatment remains, therefore, urgent for any patient with a high clinical suspicion index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».