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Enregistrement W2937125294 · doi:10.3899/jrheum.180882

Bacteremia in Systemic Lupus Erythematosus in Patients from a Spanish Registry: Risk Factors, Clinical and Microbiological Characteristics, and Outcomes

2019· article· en· W2937125294 sur OpenAlexvenueno aff
Íñigo Rúa‐Figueroa, Francisco Javier López-Longo, Víctor del Campo, María Galindo-Izquierdo, E. Uriarte, Julián Torre‐Cisneros, Paloma Vela, Eva Tomero, Javier Narváez, Alejandro Olivé, Mercedes Freire, Eva Salgado, José Luís Andreu, Víctor Martínez‐Taboada, Jaime Calvo‐Alén, Blanca Hernández‐Cruz, Enrique Raya, Víctor Quevedo, Lorena Expósito Pérez, Antonio Fernández‐Nebro, Mónica Ibáñez, Èlia Pascual-Valls, David Rúa-Figueroa, Antonio Naranjo, José María Pego‐Reigosa

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 Research Potential of Convergence RegionsEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIISeventh Framework ProgrammeFundación Española de ReumatologíaSociedad Española de ReumatologíaEuropean Commission
Mots-clésBacteremiaMedicineInterquartile rangeInternal medicineIncidence (geometry)ComorbidityLupus nephritisSystemic lupus erythematosusCohortDiseaseAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To describe the incidence of bacteremia in a large multicentric cohort of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) and their clinical characteristics and to identify risk factors. Methods. All bacteremic episodes from the Spanish RELESSER registry were included. Clinical and laboratory characteristics concerning bacteremia and SLE status, as well as comorbidities at the time of infection, were retrospectively collected. A comparison with sex- and age-matched SLE controls without bacteremia was made. A logistic regression was conducted. Results. The study included 114 episodes of bacteremia in 83 patients. The incidence rate was 2.7/1000 patient-years. At the time of bacteremia, the median age was 40.5 (range: 8–90) years, and 88.6% of patients were female. The Safety of Estrogens in Lupus Erythematosus National Assessment–Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index was 4 [interquartile range (IQR) 8]; 41% had an SLE flare (66% severe); Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index was 3 (IQR 4). A comorbidity was recorded in 64% of cases. At the time of bacteremia, 88.6% received corticosteroids (68.6% > 10 mg/day) and 57% immunosuppressors. Gram-negative bacilli, most frequently Escherichia coli (29.8%), caused 52.6% of the episodes. The bacteremia-related mortality was 14% and bacteremia was recurrent in 27.2% of cases. A dose-response relationship was found between corticosteroids and bacteremia risk. In the multivariate analysis, these factors were associated with bacteremia: elevated creatinine (OR 1.31, 95% CI 1.01–1.70; p = 0.045), diabetes (OR 6.01, 95% CI 2.26–15.95; p < 0.001), cancer (OR 5.32, 95% CI 2.23–12.70; p < 0.001), immunosuppressors (OR 6.35, 95% CI 3.42–11.77; p < 0.001), and damage (OR 1.65, 95% CI 1.31–2.09; p < 0.001). Conclusion. Bacteremia occurred mostly in patients with active SLE and was frequently associated with severe flares and corticosteroid use. Recurrence and mortality were high. Immunosuppressors, comorbidities, and disease-related damage were associated with bacteremia.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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