Update on the pathogenesis and treatment of childhood-onset systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This article will provide an update of studies published in the last year regarding epidemiology, pathogenesis, major disease manifestations and outcomes, and therapies in childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE). RECENT FINDINGS: Recent studies on cSLE epidemiology supported previous findings that cSLE patients have more severe disease and tend to accumulate damage rapidly. Lupus nephritis remains frequent and is still a significant cause of morbidity and mortality. In the past year unfortunately there were no new reproducible, biomarker studies to help direct therapy of renal disease. However, some progress was made in neuropsychiatric disease assessment, with a new and promising automated test to screen for cognitive dysfunction reported. There were no prospective interventional treatment trials designed for patients with cSLE published in the last year, but some studies involving children are currently active and might improve the therapeutic options for patients with cSLE. SUMMARY: There is a need to get a better understanding of pathogenesis and identify new biomarkers in cSLE to more accurately predict outcomes. New insights into characterization of different clinical manifestations may enable to optimize individual interventions and influence the prognosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».