P47 Cognitive impairment in jSLE – The role of inflammation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> 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. <h3>Methods</h3> 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. <h3>Results</h3> 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). <h3>Conclusions</h3> 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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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.
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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 découle