Increased risk of severe infections and mortality in patients with newly diagnosed systemic lupus erythematosus: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the risk of severe infection and infection-related mortality among patients with newly diagnosed SLE. METHODS: We conducted an age- and gender-matched cohort study of all patients with incident SLE between 1 January 1997 and 31 March 2015 using administrative health data from British Columbia, Canada. Primary outcome was the first severe infection after SLE onset necessitating hospitalization or occurring during hospitalization. Secondary outcomes were total number of severe infections and infection-related mortality. RESULTS: We identified 5169 SLE patients and matched them with 25 845 non-SLE individuals from the general population, yielding 955 and 1986 first severe infections during 48 367 and 260 712 person-years follow-up, respectively. The crude incidence rate ratios for first severe infection and infection-related mortality were 2.59 (95% CI: 2.39, 2.80) and 2.20 (95% CI: 1.76, 2.73), respectively. The corresponding adjusted hazard ratios were 1.82 (95% CI: 1.66, 1.99) and 1.61 (95% CI: 1.24, 2.08). SLE patients had an increased risk of a greater total number of severe infections with crude rate ratio of 3.24 (95% CI: 3.06, 3.43) and adjusted rate ratio of 2.07 (95% CI: 1.82, 2.36). CONCLUSION: SLE is associated with increased risks of first severe infection (1.8-fold), a greater total number of severe infections (2.1-fold) and infection-related mortality (1.6-fold).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».