Flares after hydroxychloroquine reduction or discontinuation: results from the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) inception cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate systemic lupus erythematosus (SLE) flares following hydroxychloroquine (HCQ) reduction or discontinuation versus HCQ maintenance. METHODS: We analysed prospective data from the Systemic Lupus International Collaborating Clinics (SLICC) cohort, enrolled from 33 sites within 15 months of SLE diagnosis and followed annually (1999-2019). We evaluated person-time contributed while on the initial HCQ dose ('maintenance'), comparing this with person-time contributed after a first dose reduction, and after a first HCQ discontinuation. We estimated time to first flare, defined as either subsequent need for therapy augmentation, increase of ≥4 points in the SLE Disease Activity Index-2000, or hospitalisation for SLE. We estimated adjusted HRs (aHRs) with 95% CIs associated with reducing/discontinuing HCQ (vs maintenance). We also conducted separate multivariable hazard regressions in each HCQ subcohort to identify factors associated with flare. RESULTS: We studied 1460 (90% female) patients initiating HCQ. aHRs for first SLE flare were 1.20 (95% CI 1.04 to 1.38) and 1.56 (95% CI 1.31 to 1.86) for the HCQ reduction and discontinuation groups, respectively, versus HCQ maintenance. Patients with low educational level were at particular risk of flaring after HCQ discontinuation (aHR 1.43, 95% CI 1.09 to 1.87). Prednisone use at time-zero was associated with over 1.5-fold increase in flare risk in all HCQ subcohorts. CONCLUSIONS: SLE flare risk was higher after HCQ taper/discontinuation versus HCQ maintenance. Decisions to maintain, reduce or stop HCQ may affect specific subgroups differently, including those on prednisone and/or with low education. Further study of special groups (eg, seniors) may be helpful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».