Glucocorticoid use and factors associated with variability in this use in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics Inception Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To describe glucocorticoid (GC) use in the SLICC inception cohort and to explore factors associated with GC use. In particular we aimed to assess temporal trends in GC use and to what extent physician-related factors may influence use. Methods: Patients were recruited within 15 months of diagnosis of SLE from 33 centres between 1999 and 2011 and continue to be reviewed annually. Descriptive statistics were used to detail oral and parenteral GC use. Cross sectional and longitudinal analyses were performed to explore factors associated with GC use at enrolment and over time. Results: We studied 1700 patients with a mean (s.d.) follow-up duration of 7.26 (3.82) years. Over the entire study period, 1365 (81.3%) patients received oral GCs and 447 (26.3%) received parenteral GCs at some point. GC use was strongly associated with treatment centre, age, race/ethnicity, sex, disease duration and disease activity. There was no change in the proportion of patients on GCs or the average doses of GC used over time according to year of diagnosis. Conclusion: GCs remain a cornerstone in SLE management and there have been no significant changes in their use over the past 10-15 years. While patient and disease factors contribute to the variation in GC use, between-centre differences suggest that physician-related factors also contribute. Evidence-based treatment algorithms are needed to inform a more standardized approach to GC use in SLE.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».