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Enregistrement W2981105658 · doi:10.1002/art.41144

Prediction of Damage Accrual in Systemic Lupus Erythematosus Using the Systemic Lupus International Collaborating Clinics Frailty Index

2019· article· en· W2981105658 sur OpenAlexafffund
Alexandra Legge, Susan Kirkland, Kenneth Rockwood, Pantelis Andreou, Sang‐Cheol Bae, Caroline Gordon, Juanita Romero‐Díaz, Jorge Sánchez‐Guerrero, Daniel J. Wallace, Sasha Bernatsky, Ann E. Clarke, Joan T. Merrill, Ellen M. Ginzler, Paul R. Fortin, Dafna D. Gladman, Murray B. Urowitz, Ian N Bruce, David Isenberg, Anisur Rahman, Graciela S. Alarcón, Michelle Petri, Munther A. Khamashta, Mary Anne Dooley, Rosalind Ramsey‐Goldman, Susan Manzi, Asad Zoma, Cynthia Aranow, Meggan Mackay, Guillermo Ruiz‐Irastorza, S. Sam Lim, Murat İnanç, Ronald van Vollenhoven, Andreas Jönsen, Ola Nived, Manuel Ramos‐Casals, Diane L. Kamen, Kenneth Kalunian, Søren Jacobsen, Christine Peschken, Anca Askanase, John G. Hanly

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaToronto Western HospitalDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcGill UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of HealthEusko JaurlaritzaUniversity College LondonNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchCanadian Institutes of Health ResearchLupus Research AllianceSandwell and West Birmingham Hospitals NHS TrustNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustDalhousie UniversityHealth Sciences Centre FoundationQEII FoundationDalhousie Medical Research FoundationJohns Hopkins UniversityUniversité LavalArthritis SocietyGigtforeningen
Mots-clésMedicineInterquartile rangeInternal medicineSystemic lupus erythematosusSystemic lupusCohortConfidence intervalRheumatologyAccrualDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) frailty index (FI) has been shown to predict mortality, but its association with other important outcomes is unknown. We examined the association of baseline SLICC FI values with damage accrual in the SLICC inception cohort. METHODS: The baseline visit was defined as the first visit at which both organ damage (SLICC/American College of Rheumatology Damage Index [SDI]) and health-related quality of life (Short Form 36) were assessed. Baseline SLICC FI scores were calculated. Damage accrual was measured by the increase in SDI between the baseline assessment and the last study visit. Multivariable negative binomial regression was used to estimate the association between baseline SLICC FI values and the rate of increase in the SDI during follow-up, adjusting for relevant demographic and clinical characteristics. RESULTS: The 1,549 systemic lupus erythematosus (SLE) patients eligible for this analysis were mostly female (88.7%) with a mean ± SD age of 35.7 ± 13.3 years and a median disease duration of 1.2 years (interquartile range 0.9-1.5 years) at baseline. The mean ± SD baseline SLICC FI was 0.17 ± 0.08. Over a mean ± SD follow-up of 7.2 ± 3.7 years, 653 patients (42.2%) had an increase in SDI. Higher baseline SLICC FI values (per 0.05 increase) were associated with higher rates of increase in the SDI during follow-up (incidence rate ratio [IRR] 1.19 [95% confidence interval 1.13-1.25]), after adjusting for age, sex, ethnicity/region, education, baseline SLE Disease Activity Index 2000, baseline SDI, and baseline use of glucocorticoids, antimalarials, and immunosuppressive agents. CONCLUSION: Our findings indicate that the SLICC FI predicts damage accrual in incident SLE, which further supports the SLICC FI as a valid health measure in SLE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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