Hemophagocytic Lymphohistiocytosis: Prevalence, Risk Factors, Outcome, and Outcome-related Factors in Adult Idiopathic Inflammatory Myopathies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To clarify the prevalence, risk factors, outcome, and outcome-related factors of hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH) in patients with dermatomyositis (DM), polymyositis (PM), or clinically amyopathic dermatomyositis (CADM). METHODS: Data of patients with DM, PM, or CADM who were admitted to the First Affiliated Hospital of Zhejiang University from February 2011 to February 2019 were retrospectively collected. Patients diagnosed with HLH constituted the case group. A 1:4 case-control study was performed to identify risk factors for HLH in patients with DM, PM, or CADM through comparison, univariate, and multivariate logistic regression analysis. Intragroup comparison was made among patients with HLH to identify factors influencing unfavorable short-term outcome. RESULTS: HLH was a rare (4.2%) but fatal (77.8%) complication in patients with DM, PM, or CADM. The retrospective case-control study revealed that higher on-admission disease activity (p = 0.008), acute exacerbation of interstitial lung disease (AE-ILD, p = 0.002), and infection (p = 0.002) were risk factors for complication of HLH in patients with DM, PM, or CADM. The following intragroup comparison showed that higher on-admission disease activity (p = 0.035) and diagnosis of CADM (p = 0.039) might influence the short-term outcome of patients with HLH. However, no risk factor was identified after false discovery rate correction. CONCLUSION: In this study, secondary HLH was a fatal complication, with higher on-admission disease activity, AE-ILD, and infection working as risk factors. The underlying role of infection and autoimmune abnormality in HLH in connective tissue disease was subsequently noted. Clinical factors influencing the short-term outcome of patients with secondary HLH require further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».