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Enregistrement W2734660473 · doi:10.1002/acr.23319

From Childhood to Adulthood: Disease Activity Trajectories in Childhood‐Onset Systemic Lupus Erythematosus

2017· article· en· W2734660473 sur OpenAlexafffund
Lily Siok Hoon Lim, Eleanor Pullenayegum, Brian M. Feldman, Lillian Lim, Dafna D. Gladman, Earl D. Silverman

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of ManitobaSickKids FoundationManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineDiseaseRheumatologySystemic lupus erythematosusPrednisoneLongitudinal studyCohortInternal medicineAge of onsetLatent class modelPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: No previous study has studied the longitudinal disease course of childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE). Our objectives are to assess distinguishable differences in disease activity trajectories in cSLE patients, determine baseline factors predictive of disease trajectory membership, and assess if the different disease activity trajectories are associated with different damage trajectories. METHODS: This is a retrospective, longitudinal inception cohort of cSLE patients. Patients were followed from diagnosis as children, until they were adults. SLE disease activity was modeled as a latent characteristic, jointly using the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index 2000 and prednisone in a Bayesian growth mixture model. Baseline factors were tested for membership prediction of the latent classes of disease trajectories. Differences in damage trajectories by disease activity classes were tested using a mixed model. RESULTS: A total of 473 patients (82% females), with median age at diagnosis of 14.1 years, were studied. We studied 11,992 visits (2,666 patient-years). We identified 5 classes of disease activity trajectories. Baseline major organ involvement, number of American College of Rheumatology criteria, and age at diagnosis predicted memberships into different classes. A higher proportion of Asians was in class 2 compared to class 5. Class 1 was associated with the most accrual of damage, while class 5 was associated with no significant damage accrual, even after 10 years. CONCLUSION: There are 5 distinct latent classes of disease trajectory in patients with cSLE. Membership within disease trajectories is predicted by baseline clinical and demographic factors. Membership in different disease activity trajectory classes is associated with different damage trajectories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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