Risk of Serious Infection for Patients with Systemic Lupus Erythematosus Starting Glucocorticoids with or without Antimalarials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare serious infection risk for systemic lupus erythematosus (SLE) patients starting glucocorticoids (GC), antimalarials (AM), or their combination. METHODS: We conducted a new-user, historical cohort study, Kaiser Permanente Northern California, 1997-2013. Cox proportional hazards analysis was used to calculate adjusted HR and 95% CI. RESULTS: The study included 3030 patients with SLE followed an average of 4 years. Compared with patients starting AM without GC (9 infections/1461 patient-yrs), the HR for the risk of infection was 3.9 (95% CI 1.7-9.2) for those starting GC ≤ 15 mg/day without AM (14 infections/252 patient-yrs), while it was 0.0 (0 infections/128 patient-yrs) for those starting the combination. We split the 14 patients with a serious infection and with GC < 15 mg/day into 2 groups: < 7.5 and ≥ 7.5-15 mg/day. The HR for < 7.5 mg/day was 4.6 (95% CI 1.8-11.4) and for ≥ 7.5-15 mg/day, 3.1 (95% CI 1.0-9.7). For patients starting GC > 15 mg/day (reflecting more severe SLE), the risk of infection was nearly the same for the combination of GC and AM (9 infections/135 patient-yrs) and GC alone (41 infections/460 patient-yrs), but the combination users had evidence of more severe disease. Patients with SLE had a 6- to 7-fold greater risk of serious infection than the general population. CONCLUSION: Our findings suggest that the benefits of AM treatment for SLE may extend to preventing serious infections. Although the study included > 3000 patients, the statistical power to examine GC dosages < 15 mg/day was poor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».