Blood Pressure Variability and Age-related Blood Pressure Patterns in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the high prevalence of cardiovascular (CV) disease among patients with systemic lupus erythematosus (SLE), the relationship between age, blood pressure (BP), and BP variability (BPV) is not well understood. We studied visit-to-visit BPV, its relationship to age, clinical, and demographic characteristics, and its potential role as a CV risk factor in patients with SLE. METHODS: We analyzed systolic (SBP) and diastolic BP (DBP) measures in our cohort using mixed-effects regression models. From these models, we then obtained estimates of the mean BP, the visit-to-visit SD, and the between-person SD. The estimated means were compared to the general population using data from the National Health Statistics Reports from 2001 to 2008. In addition, we examined the relationship between BP (means, variances), patient demographic and clinical characteristics, and subsequent CV events. RESULTS: The mean SBP in SLE increased with age and was significantly higher in younger patients compared to the general population. BPV in SLE was elevated across all ages. BPV was significantly higher in African Americans, in patients with traditional CV risk factors, those with high disease activity, and in patients taking prednisone. Hydroxychloroquine was associated with significantly lower BPV. Within-person variability in DBP of ≥ 9 mmHg was highly associated with CV events in a multivariate analysis. CONCLUSION: Age-related BP patterns in SLE differ from the general population. Increased visit-to-visit BPV is affected by many disease-specific and traditional CV factors. Increased DBP variability is highly associated with CV events in SLE.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».