Cerebrovascular Events in Systemic Lupus Erythematosus: Results From an International Inception Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency, characteristics, and outcomes of cerebrovascular events (CerVEs), as well as clinical and autoantibody associations in a multiethnic/racial inception cohort of patients with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: A total of 1,826 patients were assessed annually for 19 neuropsychiatric (NP) events, including 5 types of CerVEs: 1) stroke, 2) transient ischemia, 3) chronic multifocal ischemia, 4) subarachnoid/intracranial hemorrhage, and 5) sinus thrombosis. Global disease activity (Systemic Lupus Erythematosus Disease [SLE] Activity Index 2000), damage scores (SLE International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index), and Short Form 36 (SF-36) scores were collected. Time to event, linear and logistic regressions, and multistate models were used as appropriate. RESULTS: CerVEs were the fourth most frequent NP event: 82 of 1,826 patients had 109 events; of these events, 103 were attributed to SLE, and 44 were identified at the time of enrollment. The predominant events were stroke (60 of 109 patients) and transient ischemia (28 of 109 patients). CerVEs were associated with other NP events attributed to SLE, non-SLE-attributed NP events, African ancestry (at US SLICC sites), and increased organ damage scores. Lupus anticoagulant increased the risk of first stroke and sinus thrombosis and transient ischemic attack. Physician assessment indicated resolution or improvement in the majority of patients, but patients reported sustained reduction in SF-36 summary and subscale scores following a CerVE. CONCLUSION: CerVEs, the fourth most frequent NP event in SLE, are usually attributable to lupus. In contrast to good physician-reported outcomes, patients reported a sustained reduction in health-related quality of life following a CerVE.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».