439 Cerebrovascular events in systemic lupus erythematosus: results from an international, inception cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims To determine the frequency, associations and outcomes of cerebrovascular events (CerVEs) in a multi-ethnic/racial, prospective, inception cohort of SLE patients. Methods Patients were assessed annually for 19 neuropsychiatric events including 5 types of CerVEs: (i) Stroke; (ii) Transient ischemia; (iii) Chronic multifocal ischemia; (iv) Subarachnoid and intracranial haemorrhage; (v) Sinus thrombosis. Global disease activity (SLEDAI-2K), SLICC/ACR damage index (SDI) and SF-36 subscale, mental (MCS) and physical (PCS) component summary scores were collected. Time to event, linear and logistic regressions and multi-state models were used as appropriate. Results Of 1826 SLE patients, 88.8% were female, 48.8% Caucasian, mean±SD age 35.1±13.3 years, disease duration 5.6±4.2 months and follow-up 6.6±4.1 years. CerVEs were the fourth most frequent NP event: 82/1,826 (4.5%) patients had 109 events and 103/109 (94.5%) were attributed to SLE. The predominant events were stroke [60/109 (55.0%)] and transient ischemia [28/109 (25.7%)]. CerVEs were associated with NP events attributed to SLE (HR (95% CI): (3.16; 1.73–5.75), non-SLE (2.60; 1.49–4.51) (p<0.001), African ancestry at US SLICC sites (2.04; 1.01–4.13) (p=0.047) and organ damage (p=0.041). Lupus anticoagulant increased the risk of first CerVE (1.77; 0.99–3.16). Physician assessment indicated resolution or improvement in the majority but patients reported a sustained reduction in SF-36 summary and subscale scores following CerVEs (p<0.0001). Conclusions CerVEs, the fourth most frequent NP event in SLE, are usually attributable to lupus early in the disease course. In contrast to good physician reported outcomes, patients report a sustained reduction in health related quality of life following CerVEs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».