Hospitalizations in Patients with Systemic Lupus Erythematosus in an Academic Health Science Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hospitalization occurs in about 10% of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) each year and accounts for most of the direct cost of SLE patient care. We aimed to determine the frequency of admissions of patients with SLE and describe their causes and outcomes. METHODS: We identified all hospitalizations at University Health Network in the periods 2011-2012 and 2013-2015 with an International Classification of Diseases, 10th ed. code of M32 (SLE). A retrospective chart review of these patients categorized them based on SLE care provider and cause of admission. Frequency of emergency room visits and duration of hospitalization were ascertained. Poisson and linear regressions were performed to determine factors associated with frequency and duration of hospitalizations. RESULTS: There were 247 unique patients with SLE who were hospitalized a total of 491 times: 87.4% were women, average age of 43.9 ± 17.9 years, and disease duration 13.7 ± 12.3 years. Incidental causes were most common (35.6%); 21.4% and 22.4% of admissions were because of active SLE and infection, respectively. The patients with SLE averaged 1.6 hospitalizations lasting 8.5 days. Thirteen percent of hospitalizations resulted in intensive care unit admission, and 2.8% of hospitalizations resulted in death. Patient employment was associated with fewer hospitalizations during 2011-2015. Antimalarial use was associated with fewer hospitalizations as well as shorter length of stay during 2011-2012. The presence of damage correlated with increased hospitalizations. Higher educational level and antimalarial use correlated with shorter length of stay. CONCLUSION: Patients with SLE are frequently hospitalized, often because of active SLE or infection, and re-hospitalized within a short period of time.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».