Epidemiology and Survival of Systemic Sclerosis-Systemic Lupus Erythematosus Overlap Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) may overlap with systemic lupus erythematous (SLE). Little is known about the epidemiology, clinical characteristics, and survival of SSc-SLE overlap. We evaluated the prevalence of SSc-SLE overlap and differences in SSc characteristics, and compared survival with SSc without SLE. METHODS: A cohort study was conducted including subjects who fulfilled the American College of Rheumatology (ACR)/European League Against Rheumatism classification criteria for SSc and/or the ACR criteria for SLE. The primary outcome was time from diagnosis to all-cause mortality. Survival was evaluated using Kaplan-Meier and Cox proportional hazard models. RESULTS: We identified 1252 subjects (SSc: n = 1166, SSc-SLE: n = 86) with an SSc-SLE prevalence of 6.8%. Those with SSc-SLE were younger at diagnosis (37.9 yrs vs 47.9 yrs, p < 0.001), more frequently East Asian (5.5% vs 20%) or South Asian (5.1% vs 12%), had lupus anticoagulant (6% vs 0.3%, p < 0.001), anticardiolipin antibody (6% vs 0.9%, p < 0.001), and pulmonary arterial hypertension (PAH; 52% vs 31%, p < 0.001). Those with SSc-SLE less frequently had calcinosis (13% vs 27%, p = 0.007), telangiectasia (49% vs 75%, p < 0.001), and diffuse subtype (12% vs 35%, p < 0.001). There were no significant differences in the occurrence of renal crisis (7% vs 7%), interstitial lung disease (ILD; 41% vs 34%), and digital ulcers (38% vs 32%). Those with SSc-SLE had better median survival time (26.1 vs 22.4 yrs), but this was not statistically significant (log-rank p = 0.06). Female sex and diffuse subtype attenuated survival differences between groups (HR 1.07, 95% CI 0.67-1.67). CONCLUSION: Patients with SSc-SLE are younger at diagnosis, more frequently have PAH, and less frequently have cutaneous manifestations of SSc. They should be monitored for ILD, renal crisis, and digital ulcers.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».