All-cause and cause-specific mortality in systemic lupus erythematosus: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate all-cause and cause-specific mortality in SLE patients between two time periods, 1997-2005 and 2006-14. METHODS: We used an administrative health database from the province of British Columbia, Canada to match all incident SLE patients to 10 non-SLE individuals on sex, age and index date. Cohorts were divided into two subgroups, according to diagnosis year: early cohort 1997-2005 and late cohort 2006-14. The outcome was death [all-cause, renal disease, cancer, infection, cardiovascular disease (CVD) and other]. Hazard ratios (HR) and 95% CIs were estimated using univariate and multivariable Cox models. RESULTS: Among 6092 SLE patients and 60 920 non-SLE individuals, there were 451 and 1910 deaths, respectively. The fully adjusted all-cause mortality HR (95% CI) in the overall SLE cohort was 1.85 (1.66, 2.06), with no statistically significant improvement between early and late cohorts [1.95 (1.69, 2.26) vs 1.74 (1.49, 2.04)]. There was excess mortality from renal disease [3.04 (2.29, 4.05)], infections [2.74 (2.19, 3.43)] and CVD [2.05 (1.77, 2.38)], but not cancer [1.18 (0.96, 1.46)], in the overall SLE cohort. There was no statistically significant improvement in cause-specific mortality between early and late cohorts for renal disease [3.57 (2.37, 5.36) vs 2.65 (1.78, 3.93)], infection [2.94 (2.17, 3.98) vs 2.54 (1.84, 3.51)] and CVD [1.95 (1.60, 2.38) vs 2.18 (1.76, 2.71)]. There was no increase in cancer-related mortality in either cohort [1.27 (0.96, 1.69) vs 1.10 (0.82, 1.48)]. CONCLUSION: This population-based study demonstrates a persisting mortality gap in all-cause and cause-specific deaths in SLE patients, compared with the general population.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».