Atherosclerotic Vascular Events in Systemic Lupus Erythematosus: An Evolving Story
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Atherosclerotic vascular events (AVE) are a major cause of mortality and morbidity in systemic lupus erythematosus (SLE). We aimed to determine the effect of early recognition and therapy for both classic risk factors for AVE and for SLE, on the burden of AVE in SLE in recent decades. METHODS: Inception patients who entered the University of Toronto Lupus Clinic between 1975 and 1987 followed to 1992 (Cohort 1), and between 1999 and 2011 followed to 2016 (Cohort 2) were studied. AVE attributed to atherosclerosis and occurring during the 17 years were identified. SLE disease activity and therapy as well as hypertension, hypercholesterolemia, hyperglycemia, and smoking were assessed. Analysis included descriptive statistics on baseline characteristics, traditional risk factors over the followup, outcome rates by each 100 person-years (PY), Kaplan-Meier cumulative AVE curves, as well as competing risk Cox models adjusted by inverse probability weights. RESULTS: Of the 234 patients in Cohort 1, 26 patients (11%) had an AVE compared with 10 of 262 patients (3.8%) in Cohort 2. The rate per 100 PY of followup was 1.8 in Cohort 1 and 0.44 in Cohort 2 (p < 0.0001). Better control of all risk factors and disease activity was achieved in Cohort 2. There was a reduction of 60% in the risk for AVE in Cohort 2. CONCLUSION: The incidence of AVE in SLE in the modern era has declined in large part owing to more effective management of classic coronary artery risk factors and of SLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».