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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».