Prevalence and associated factors of resting electrocardiogram abnormalities among systemic lupus erythematosus patients without cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electrocardiogram (ECG) cardiovascular disease (CVD) abnormalities (ECG-CVD) are predictive of subsequent CVD events in the general population. Systemic lupus erythematosus (SLE) patients are vulnerable to CVD. We aimed to determine the prevalence of ECG-CVD in SLE patients and to examine the risk factors associated with ECG-CVD. METHODS: A 12-lead resting supine ECG was performed on consecutive adult patients attending the clinic. One cardiologist interpreted the ECGs. ECG-CVD were defined as the presence of one or more of the following 4 elements (ECG-4): ST-segment and/or T-wave abnormalities, left ventricular hypertrophy (LVH), left axis deviation (LAD), left bundle branch block (LBBB) and right bundle branch block (RBBB). ECG-5 included the same elements as ECG-4 and the Q-wave. Repeated measurement data were created and the associations between ECG-4/ECG-5 and demographics were evaluated with univariate and multivariate Cox regression models. RESULTS: Of 487 SLE patients, 104 (21.4%) and 118 (24.2%) patients had one or more of the ECG-4 and ECG-5 elements, respectively. A higher prevalence of ECG-CVD was found in patients with a longer SLE disease duration, and the burden of ECG-CVD elements increased with age. Increased age, active SLE disease, and damage were associated with ECG4 and ECG-5, while treatment of hyperlipidemia was protective. CONCLUSION: A high prevalence of ECG-4 (21.4%) and ECG-5 (24.2%) was found in this SLE cohort. Controlling SLE disease activity is important since it was associated with ECG-4 and ECG-5. Early identification of ECG-4 and ECG-5 in SLE patients might allow for better stratification and risk management.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».