Systemic sclerosis patients are at higher risk of hyperthyroidism and have a worse survival than those without hyperthyroidism: A nationwide population‐based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A high prevalence of thyroid disorders has been reported in patients with autoimmune diseases. The link between hyperthyroidism and systemic sclerosis (SSc) has been relatively overlooked, and only a few studies utilizing small samples or case reports have been reported so far. OBJECTIVES: To investigate the association between SSc and hyperthyroidism. METHODS: We designed a case-control study utilizing the medical database of the Clalit Health Services. Chi-square and t tests were used for univariate analysis, and a logistic regression model was used for multivariate analysis. RESULTS: The study included 2,431 SSc patients and 12,710 age- and sex-matched controls. The mean age of the study population was 63.32 ± 18.06 years (median 66 years), and female-to-male ratio was 4.5:1. Age (P < .0001, OR 1.03 [95% CI 1.02-1.04]), female sex (P = .0015, OR 1.86 [95% CI 1.27- 2.74]) and diagnosis of SSc (P = .0011, OR 1.81[95% CI 1.27-2.58]) were all independently associated with hyperthyroidism. Patients with SSc and hyperthyroidism had 1.54-fold increase of mortality rates during a mean follow-up of 17 years than SSc patients without hyperthyroidism, even though at the Cox multivariate survival analysis, only age (HR 1.06 [95% CI 1.06-1.07], P < .0001) and diagnosis of SSc (HR 2.35 [CI 2.06 to 2.69], P < .0001) resulted associated with a higher risk of mortality. CONCLUSIONS: Hyperthyroidism is highly prevalent among SSc patients and can negatively impact on their survival rates. Therefore, a pre-emptive screening may be warranted in all SSc patients. Further studies are needed to evaluate whether tight control and optimal treatment for hyperthyroidism may lead to a reduction of all-cause mortality in patients with SSc.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».