Early determinants of atherosclerosis in paediatric systemic lupus erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess traditional and non-traditional cardiovascular risk factors and to determine the prevalence and correlates of early vascular markers of atherosclerosis in paediatric systemic lupus erythematosus (pSLE). METHODS: Fifty-four adolescents with pSLE had cardiovascular risk factor assessment, disease activity and vascular testing including carotid intima-media thickness (CIMT), flow-mediated dilatation (FMD), arterial stiffness measures, and myocardial perfusion studies. RESULTS: The traditional risk factors of hypertension, elevated triglycerides, apolipoprotein B, haemoglobin A1c and insulin levels and non-traditional risk factors of elevated homocysteine and fibrinogen were present (all p<0.001). Some arterial stiffness measures, central pulse wave velocity and characteristic impedance were elevated (p<0.001), but CIMT, FMD and myocardial perfusion were normal. Cumulative prednisone dose correlated with total cholesterol (r=0.5790, p<0.001) and elevated LDL-C (r=0.4488, p=0.0012). Hydroxychloroquine treatment correlated negatively with total cholesterol (r=-0.4867, p=0.0002), LDL-C (r=-0.4805, p=0.0002) and apolipoprotein B (r=-0.4443, p=0.0011). In multivariate analysis LDL-C correlated with cumulative prednisone dose and negatively with hydroxychloroquine treatment (R2=0.40, p<0.001). CONCLUSIONS: An increased burden of traditional and non-traditional risk factors and early evidence of insulin resistance and increased central arterial stiffness were present in paediatric SLE. Disease-specific and therapy-related factors are likely modifying these cardiovascular risk profiles warranting prospective longitudinal studies.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».