Bacteremia in Systemic Lupus Erythematosus in Patients from a Spanish Registry: Risk Factors, Clinical and Microbiological Characteristics, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».