Predictors of Remission and Low Disease Activity State in Systemic Lupus Erythematosus: Data from a Multiethnic, Multinational Latin American Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the predictors of remission and low disease activity state (LDAS) in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: Three disease activity states were defined: Remission = SLE Disease Activity Index (SLEDAI) = 0 and prednisone ≤ 5 mg/day and/or immunosuppressants (maintenance dose); LDAS = SLEDAI ≤ 4, prednisone ≤ 7.5 mg/day and/or immunosuppressants (maintenance dose); and non-optimally controlled state = SLEDAI > 4 and/or prednisone > 7.5 mg/day and/or immunosuppressants (induction dose). Antimalarials were allowed in all groups. Patients with at least 2 SLEDAI reported and not optimally controlled at entry were included in these analyses. Outcomes were remission and LDAS. Multivariable Cox regression models (stepwise selection procedure) were performed for remission and for LDAS. RESULTS: Of 1480 patients, 902 were non-optimally controlled at entry; among them, 196 patients achieved remission (21.7%) and 314 achieved LDAS (34.8%). Variables predictive of a higher probability of remission were the absence of mucocutaneous manifestations (HR 1.571, 95% CI 1.064-2.320), absence of renal involvement (HR 1.487, 95% CI 1.067-2.073), and absence of hematologic involvement (HR 1.354, 95% CI 1.005-1.825); the use of immunosuppressive drugs before the baseline visit (HR 1.468, 95% CI 1.025-2.105); and a lower SLEDAI score at entry (HR 1.028, 95% CI 1.006-1.051 per 1-unit decrease). These variables were predictive of LDAS: older age at entry, per 5-year increase (HR 1.050, 95% CI 1.004-1.098); absence of mucocutaneous manifestations (HR 1.401, 95% CI 1.016-1.930) and renal involvement (HR 1.344, 95% CI 1.049-1.721); and lower SLEDAI score at entry (HR 1.025, 95% CI 1.009-1.042). CONCLUSION: Absence of mucocutaneous, renal, and hematologic involvement, use of immunosuppressive drugs, and lower disease activity early in the course of the disease were predictive of remission in patients with SLE; older age was predictive of LDAS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».