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Enregistrement W2917204025 · doi:10.1093/rheumatology/kez006

A comparison between childhood and adult onset systemic lupus erythematosus adjusted for ethnicity from the 1000 Canadian Faces of Lupus Cohort

2019· article· en· W2917204025 sur OpenAlexafffundabout
Hye-In Kim, Deborah M. Levy, Earl D. Silverman, Carol Hitchon, Sasha Bernatsky, Christian A. Pineau, Christine Smith, Lori B. Tucker, Ross E. Petty, Hector Arbillaga, Michel Zummer, Marie Hudson, Paul R. Fortin, Adam M. Huber, Gaëlle Chédeville, Christine Peschken, Janet Pope

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareBC Children's HospitalUniversité LavalJewish General HospitalUniversity of OttawaMcGill University Health CentreHospital for Sick ChildrenMontreal Children's HospitalWestern UniversityUniversity of TorontoHôpital Maisonneuve-RosemontIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesLupus Canada
Mots-clésMedicineOdds ratioCohortLogistic regressionSystemic lupus erythematosusOddsInternal medicineDiseaseAutoantibodyEthnic groupPediatricsImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Childhood-onset SLE (cSLE) manifests differently than adult-onset SLE (aSLE). This study determined whether ethnic differences contribute to the differences in clinical presentation between the two groups. METHODS: This cross-sectional study used data from a multi-centred registry from eight adult and four paediatric Canadian centres gathered at study entry. We compared the frequency of clinical manifestations and autoantibodies between aSLE and cSLE. For those with a significant difference, a multivariable logistic regression was performed, adjusting for ethnicity, SLE onset (cSLE vs aSLE), disease duration and centre. Disease activity and damage between aSLE and cSLE were compared after stratifying by disease duration. RESULTS: Of 552 aSLE subjects, 502 (90.9%) were female and 381 (69.0%) were Caucasian. Mean age at diagnosis was 37.0 ± 13.6 years and disease duration 10.9 ± 9.6 years. Of 276 cSLE subjects, 231 (83.7%) were female and 101 (36.6%) were Caucasian. Mean age at diagnosis was 12.7 ± 3.3 years and disease duration 5.6 ± 8.2 years. In multivariable regression analysis, aSLE was associated with decreased odds of having a neurologic disorder (odds ratio = 0.49) and increased odds of having aCL antibodies (odds ratio = 1.85). Disease activity and damage accrual scores were higher in aSLE than cSLE within the same disease duration strata, although the differences were not clinically significant. Ethnicity was not associated with any differences in clinical manifestations or autoantibody frequency between aSLE and cSLE. CONCLUSIONS: Although a crude comparison of aSLE and cSLE yielded several differences in clinical symptoms and autoantibodies, this difference was not attributable to ethnic differences between aSLE and cSLE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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