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Enregistrement W2910957935 · doi:10.1155/2019/2437105

Cardiac Manifestations in Systemic Lupus Erythematosus: Clinical Correlates of Subclinical Echocardiographic Features

2019· article· en· W2910957935 sur OpenAlexaff
Alaa Mohamed, Nevin Hammam, Mona Hussein El Zohri, Tamer A. Gheita

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePericardial effusionInternal medicineCardiologySubclinical infectionPulmonary hypertension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aims to correlate subclinical echocardiographic features with the clinical, laboratory, and therapeutic profiles of the patients to characterize risks for systemic lupus erythematosus (SLE) cardiac diseases. METHODS: The study included 59 SLE patients. Demographic data, disease characteristics, and current therapies were recorded, and the anthropometric measurements and routine laboratory tests were performed. The disease activity by the SLE Disease Activity Index-2K (SLEDAI2K) and the presence of metabolic syndrome (MetS) were assessed. Two-dimensional echocardiography was performed. RESULTS: The mean age of the patients was 31.3 ± 10.5 years, and the disease duration was 5.18 ± 4.1 years. 86.4% of the patients were females. Cardiac presentations by echocardiography were mainly mitral regurgitation (33.9%), tricuspid regurgitation (32.2%), mitral thickening (18.6%), aortic thickening (13.6%), pericardial effusion (13.6%), and pulmonary hypertension (8.5%) in order of frequency. The frequency of different echocardiographic findings with respect to other clinical phenotypes showed peaks with renal disease, MetS, and leukopenia. Components of MetS (triglycerides, high systolic blood pressure) and avascular necrosis were significant predictors for pericardial diseases (OR=1.011 CI 95% 1-1.022, p=0.046, OR=1.157 CI 95% 1.025-1.307, p=0.018, and OR=74.78 CI 95% 2.52-2215.76, p=0.013, respectively), and it is likely that hydroxychloroquine was protective against them. Age of the patients was a significant predictor for tricuspid regurgitation (OR=1.063 CI 95% 1.004-1.126, p=0.036). Mucosal ulcers were negative predictors for mitral thickening and regurgitation (OR=0.2 CI 95% 0.059-0.673, p=0.009). The use of corticosteroids appeared to protect against a number of valve lesions especially tricuspid regurgitation (OR=0.299 CI 95% 0.088-1.019, p=0.054). CONCLUSION: This study highlighted different echocardiographic features and identified clinical predictors of different cardiac pathologies aiming to determine patients at risk and improve the prognosis of SLE cardiac diseases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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