Increased Prevalence of Systemic Lupus Erythematosus Comorbidity in Patients With Psoriatic Arthritis: A Population-based Case-control Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To assess the prevalence of systemic lupus erythematosus (SLE) in a psoriatic arthritis (PsA) cohort and to compare it to the general population using the database of a large healthcare provider. Methods. We analyzed the database of a PsA cohort (2002–2017), matched for age and sex, with randomly selected controls for demographics, clinical and laboratory manifestations, and dispensed medications. Statistical analysis used t test and chi-square test as appropriate. In the PsA group, incidence density sampling was performed matching PsA patients without SLE as controls to each case of PsA with SLE by age and follow-up time. Univariable and multivariable conditional logistic regression analyses were used to assess factors affecting SLE development. Results. The PsA and control groups consisted of 4836 and 24,180 subjects, respectively, with a median age of 56 ± 15 years, and of whom 53.8% were female. Eighteen patients (0.37%) in the PsA group and 36 patients (0.15%) in the control group were diagnosed with SLE (P = 0.001). SLE patients without PsA had higher anti-dsDNA and anticardiolipin antibodies. The usage of drugs with known potential to induce SLE was higher in the PsA than in the control group. Older age at PsA diagnosis, shorter PsA duration, and statin treatment were associated with SLE in PsA patients. Conclusion. A 2.3-fold increase in the prevalence of SLE in PsA relative to the control group was found. Risk factors for SLE development included older age at PsA diagnosis, shorter PsA duration, and statin treatment. The association between PsA and SLE may affect treatment choices and medication development.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».