From Childhood to Adulthood: Disease Activity Trajectories in Childhood‐Onset Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».