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Enregistrement W4206006306 · doi:10.1136/lupus-2021-000574

Herpes zoster in SLE: prevalence, incidence and risk factors

2022· article· en· W4206006306 sur OpenAlexafffund
Andrew Kwan, Hanan Al Rayes, Tijana Lazova, Nicole Anderson, Dennisse Bonilla, Jiandong Su, Zahi Touma

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerpesvirus Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoArthritis SocietyCanadian Rheumatology Association
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Internal medicineDiseaseProportional hazards modelImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study aimed to evaluate the prevalence and incidence of herpes zoster (HZ) events and describe its associated factors in a study of patients with SLE. METHODS: 491 consecutive SLE participants were screened for HZ events using a patient-reported questionnaire to capture outcomes on pain and other characteristics associated with HZ events. Sociodemographic, clinical and laboratory measures were also analysed, and time-dependent Cox regression survival analyses were performed to investigate factors associated with HZ events. RESULTS: Prevalence of HZ was 30.5%, incidence was 14.3 cases per 1000 person-years. Lymphopenia and glucocorticoid dosing were significantly associated with HZ events. CONCLUSIONS: HZ is highly prevalent in SLE, which may be linked to disease-related and treatment-related effects on cellular immunity. Our results suggest that the presence of certain risk factors may be useful to allow identification of patients at risk of HZ and improve its management in patients with 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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