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Enregistrement W3195428022 · doi:10.1093/rheumatology/keab546

External validation of the Systemic Lupus International Collaborating Clinics Frailty Index as a predictor of adverse health outcomes in systemic lupus erythematosus

2021· article· en· W3195428022 sur OpenAlexaff
Alexandra Legge, Alicia Malone, John G. Hanly

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeCohortInternal medicineHazard ratioProportional hazards modelSystemic lupus erythematosusConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The SLICC frailty index (SLICC-FI) was recently developed as a measure of susceptibility to adverse outcomes in SLE. We aimed to externally validate the SLICC-FI in a prevalent cohort of individuals with more long-standing SLE. METHODS: This secondary analysis included data from a single-centre prospective cohort of adult patients with established SLE (disease duration >15 months at enrolment). The baseline visit was the first at which both SLICC/ACR Damage Index (SDI) and 36-item Short Form data were available. Baseline SLICC-FI scores were calculated. Cox regression models estimated the association between baseline SLICC-FI values and mortality risk. Negative binomial regression models estimated the association of baseline SLICC-FI scores with the rate of change in SDI scores during follow-up. RESULTS: The 183 eligible SLE patients were mostly female (89%) with a mean age of 45.2 years (s.d. 13.2) and a median disease duration of 12.4 years (interquartile range 7.8-17.4) at baseline. The mean baseline SLICC-FI score was 0.17 (s.d. 0.09), with 54 patients (29.5%) classified as frail (SLICC-FI >0.21). Higher baseline SLICC-FI values (per 0.05 increase) were associated with an increased mortality risk [hazard ratio 1.31 (95% CI 1.01, 1.70)] after adjusting for age, sex, education, SLE medication use, disease duration, smoking status and baseline SDI. Higher baseline SLICC-FI values (per 0.05 increase) were associated with increased damage accrual over time [incidence rate ratio 1.18 (95% CI 1.07, 1.29)] after adjusting for potential confounders. CONCLUSION: Frailty, measured using the SLICC-FI, predicts organ damage accrual and mortality risk among individuals with established SLE.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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