P47 Cognitive impairment in jSLE – The role of inflammation
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with juvenile-onset Systemic Lupus Erythematosus (jSLE) cope with physical and neuropsychiatric symptoms which may interfere with social and professional activities. Mild cognitive impairment may negatively impact quality of life and academic performance. We intend to assess cognitive state in JSLE and to explore laboratory and clinical markers associated with the presence of mild cognitive impairment. Methods Thirty jSLE patients, currently aged ≥16 years, followed in an outpatient’s unit performed the Mini Mental State Examination (MMSE) for cognitive testing; clinical and laboratory measures were collected from clinical records. Juvenile-onset was defined as age at diagnosis <18 years. Statistical analyses were performed with SPSS software, version 25. Results The mean age was 22.8(5.3) years with 90% females. Patients had a mean of 12.7(2.3) years of formal education. A mean MMSE of 27.7 (1.9) was found, and 23.3% of the population showed mild cognitive impairment. MMSE scores were negatively correlated with C-Reactive Protein (CRP) (r=-0.38, p=0.44) and platelet count (r=-0.37, p=0.44). Additionally, patients presenting positive anti-SSA (n=10), anti-RNP (n=4) and anti-SM (n=4) autoantibodies, scored significantly lower MMSE scores compared to patients without these autoantibodies (p=0.029; p=0.017 and p=0.017, respectively). Conclusions Our population showed a low mean MMSE score, regardless of their educational level and age. The consistent relationship between the presence of cognitive impairment, higher inflammatory activity and autoantibodies frequently associated with neuropsychiatric involvement in jSLE seems to point to the need to screen jSLE populations for mild cognitive impairment with larger studies being required.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».