Impact of glucocorticoids on the incidence of lupus-related major organ damage: a systematic literature review and meta-regression analysis of longitudinal observational studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In systemic lupus erythematosus (SLE), disease activity and glucocorticoid (GC) exposure are known to contribute to irreversible organ damage. We aimed to examine the association between GC exposure and organ damage occurrence. METHODS: We conducted a literature search (PubMed (Medline), Embase and Cochrane January 1966-October 2021). We identified original longitudinal observational studies reporting GC exposure as the proportion of users and/or GC use with dose information as well as the occurrence of new major organ damage as defined in the Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index. Meta-regression analyses were performed. Reviews, case-reports and studies with <5 years of follow-up, <50 patients, different outcomes and special populations were excluded. RESULTS: We selected 49 articles including 16 224 patients, 14 755 (90.9%) female with a mean age and disease duration of 35.1 years and of 37.1 months. The mean follow-up time was 104.9 months. For individual damage items, the average daily GC dose was associated with the occurrence of overall cardiovascular events and with osteoporosis with fractures. A higher average cumulative dose adjusted (or not)/number of follow-up years and a higher proportion of patients on GC were associated with the occurrence of osteonecrosis. CONCLUSIONS: We confirm associations of GC use with three specific damage items. In treating patients with SLE, our aim should be to maximise the efficacy of GC and to minimise their harms.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle