Impact of Antimalarial Adherence on Mortality Among Patients With Newly Diagnosed Systemic Lupus Erythematosus: A <scp>Population‐Based</scp> Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the association of antimalarial (AM) adherence with premature mortality among incident systemic lupus erythematosus (SLE) patients. Methods All patients with incident SLE and incident AM use in British Columbia, Canada, between January 1997 and March 2015 were identified using the provincial administrative databases. Follow‐up started on the first day of having both SLE and AM. The outcome was all‐cause mortality. An adherence measure, proportion of days covered (PDC), was calculated and categorized as adherent (PDC ≥ 0.90), nonadherent (0 < PDC < 0.90), and discontinuer (PDC = 0) during 30‐day windows. We first used Cox models for time‐to‐death, adjusting for baseline and time‐varying confounders on medication usages, health care utilization, and comorbidities. We then used marginal structural Cox models via inverse probability weighting designed for causal inference with time‐varying confounders to assess the effect of AM adherence on premature mortality. Results We identified 3,062 individuals with incident SLE and incident AM use (mean age 46.9 years). Over the mean follow‐up period of 6.4 years, 242 (7.9%) of those patients died. Adjusted hazard ratios (HRadj) from the Cox model for AM adherent and nonadherent SLE patients were 0.20 (95% confidence interval [95% CI] 0.13–0.29) and 0.62 (95% CI 0.42–0.91), respectively, compared to discontinuers. The corresponding HRadj from the marginal structural Cox model were 0.17 (95% CI 0.12–0.25) and 0.58 (95% CI 0.40–0.85), respectively. A significant trend in the HRadj of mortality risk over the adherence levels was found (P < 0.001). Conclusion Patients with SLE adhering to AM therapy had a 71% and 83% lower risk of death than patients who do not adhere or who discontinued AMs, respectively.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».