355. FACTORS PREDICTING SEVERE INFECTIONS IN PATIENTS WITH SYSTEMIC NECROTIZING VASCULITIDES BASED ON DATA FROM 733 PATIENTS ENROLLED IN RANDOMIZED–CONTROLLED TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Infections remain a major cause of morbidity and mortality in systemic necrotizing vasculitides (SNV). We aimed to identify factors predicting severe infections (SI) in SNV. Methods: Data from 5 RCTs enrolling 733 patients were pooled. The primary endpoint was the occurrence of SI, classified as grade ⩾3 as proposed by the CTCAE v.4.0. Results: Baseline characteristics are summarized in Table 1. At 2 years, pulmonary [OR 2.11 (1.18–3.77); P = 0.01] and nervous system [OR 1.82 (1.01– 3.30), P = 0.048] involvements were independent predictors of SI, while at 5-years, we found pulmonary involvement [OR 1.71 (1.10–2.65); P = 0.02] and age [OR 1.19 (1.02–1.38) per 10 years, P = 0.02] (Table 1). Renal failure was significantly associated with SI at 1 year (P = 0.02), but not at 2 and 5 years (P = 0.08). Compared with eGFR ⩾60 ml/min/1.73m2, HR for incident SI was 4.99 (1.80-13.9; P = 0.002) at 1 year with eGFR<15 ml/min/1.73m2, and decreased over time to 3.05 at 2-years and 2.56 at 5-years. No therapeutic regimen was significantly associated with SI, but treatment with cyclophosphamide then rituximab tended to have more SI. Based on baseline items associated with higher incidence of SI, we set up a combined score that could predict the risk of SI. Finally, occurrence of SI had a significant negative impact on mortality (P < 0.001). Conclusion: Severe infections in SNV are frequent and impact mortality. Age, pulmonary and neurological involvement are predictors of SI at 2 and 5 years, whereas severe renal failure is associated with SI during the first year. No therapeutic regimen was significantly associated with SI. Disclosures: None
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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 | 0,023 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».