All‐Cause and Cause‐Specific Mortality in Patients With Granulomatosis With Polyangiitis: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate all-cause and cause-specific mortality in patients with newly diagnosed granulomatosis with polyangiitis (GPA) between 2 calendar time periods, 1997-2004 and 2005-2012. METHODS: Using an administrative health database, we compared all patients with incident GPA with non-GPA controls matched for sex, age, and time of entry into the study. The study cohorts were divided into 2 subgroups based on the year of diagnosis ("early cohort [1997-2004] and "late cohort" [2005-2012]). The outcome was death (all-cause, cardiovascular disease [CVD]-related cancer-related, renal disease-related, and infection-related) during the follow-up period. Hazard ratios (HR) were estimated using Cox proportional hazards models, first adjusted for age, sex, and time of entry and then adjusted for selected covariates based on a purposeful selection algorithm. RESULTS: Three hundred seventy patients with GPA and 3,700 non-GPA controls were included in this study, contributing 1,624.8 and 1,8671.3 person-years of follow-up, respectively. Sixty-eight deaths occurred in the GPA cohort, and 310 deaths occurred in the non-GPA cohort. Overall, the age-, sex-, and entry time-adjusted all-cause mortality HR in the GPA cohort was 3.12 (95% confidence interval CI 2.35-4.14). There was excess mortality due to CVD-related causes, but not cancer, in the GPA cohort. Reports of death due to infection or renal disease was not permitted, because the numbers of death were insufficient (<6 deaths for each outcome). All-cause mortality significantly improved between the early cohort and late cohort time periods (HR 5.61 and 2.33, respectively; P for interaction = 0.017). CONCLUSION: This population-based study showed increased all-cause and CVD-related mortality risks in patients with GPA. There was significant improvement in the all-cause mortality risk over time, but the risk remained increased compared with that in the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».