Imaging Pattern and Outcome of Stroke in Patients With Systemic Lupus Erythematosus: A Case-control Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the outcome of stroke in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). Methods Patients who fulfilled ≥ 4 American College of Rheumatology criteria for SLE and had a history of stroke from 1997 to 2017 were identified. The functional outcome of stroke [assessed by the modified Rankin Scale (mRS) at 90 days], mortality, stroke complications, and recurrence were retrospectively studied and compared with matched non-SLE patients with stroke. Results Forty SLE patients and 120 non-SLE patients with stroke (age at stroke 44.7 ± 13.7 yrs, 87.5% women) were studied. Ischemic type of stroke (90% vs 63%, P = 0.001) and extensive infarction (69.4% vs 18.7%, P < 0.001) were more common in SLE than non-SLE patients. Border zone infarct and multiple infarcts on imaging were significantly more prevalent in SLE patients. Patients with SLE were more functionally dependent than controls at 90 days poststroke. Logistic regression showed that SLE was significantly associated with a poor stroke functional outcome independent of age, sex, past stroke, atherosclerotic risk factors, and the severity of stroke (OR 5.4, 95% CI 1.1–26.0, P = 0.035). Stroke mortality at 30 days was nonsignificantly higher in SLE than non-SLE patients, but all-cause mortality (37.5% compared to 8.3%, P < 0.001), recurrence of stroke (30% compared to 9.2%, P = 0.002), and poststroke seizure (22.5% compared to 3.3%, P = 0.001) were significantly more common in SLE patients after an observation of 8.4 ± 6.1 years. SLE was independently associated with all-cause mortality and stroke recurrence over time. Conclusions Stroke in patients with SLE is associated with a poorer outcome than matched controls in terms of functional recovery, recurrence, and mortality.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».