Thromboembolic risk in patients with high titre anticardiolipin and multiple antiphospholipid antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Summary Asymptomatic antiphospholipid antibody (aPL) carriers with high risk for thrombosis may benefit from preventive anticoagulation. It was our objective to test whether the risk of thrombosis increases with: 1) increasing titres of anticardiolipin antibodies (aCL) after adjustment for other cardiovascular risk factors and 2) the number of aPL detected. In a cross-sectional study, blood was collected from clinics in two teaching hospitals. The study included 208 individuals suspected of having an aPL and 208 age- and sex-matched controls having blood drawn for a complete blood count. Clinical variables included history of previous arterial (ATE) or venous (VTE) thrombotic events, traditional risk factors for cardiovascular disease, and systemic lupus erythematosus (SLE). Laboratory variables included IgG/IgM aCL, lupus anticoagulant, and IgG/IgM anti-β2-glycoprotein I. Mean age was 46.5 years and 83% were female. Seventy-five of the 416 participants had > 1 aPL, and 69 had confirmed > 1 ATE or VTE. Family history was positive in 48% of participants, smoking in 28%, hypertension in 16%, diabetes in 6%, and SLE in 20%. A 10-unit increase in aCL IgG titre was associated with an odds ratio (OR) [95% CI] of 1.07 [1.01-1.13] for ATE and 1.06 [1.02 - 1.11] for VTE. The odds of a previous thrombosis increased with each additional aPL detected: 1.5 [0.93-2.3] for ATE and 1.7 [1.1-2.5] for VTE. These results indicate that increased titres of aCL and multiple aPL were associated with an increased risk of a previous thrombotic event.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».