Timing and Predictors of Incident Cardiovascular Disease in Systemic Lupus Erythematosus: Risk Occurs Early and Highlights Racial Disparities
Notice bibliographique
Résumé
Objective Systemic lupus erythematosus (SLE) affects Black people 2 to 3 times more frequently than non-Black people and is associated with higher morbidity and mortality. In total, 4 studies with predominantly non-Black SLE cohorts highlighted that cardiovascular disease (CVD) is no longer primarily a late complication of SLE. This study assessed the timing and predictors of incident CVD in a predominantly Black population-based SLE cohort. Methods Incident SLE cases from the population-based Georgia Lupus Registry were validated as having a CVD event through review of medical records and matching with the Georgia Hospital Discharge Database and the National Death Index. The surveillance period for an incident CVD event spanned a 15-year period, starting from 2 years prior to SLE diagnosis. Results Among 336 people with SLE, 253 (75%) were Black and 56 (17%) had an incident CVD event. The frequency of CVD events peaked in years 2 and 11 after SLE diagnosis. There was a 7-fold higher risk of incident CVD over the entire 15-year period; this risk was 19-fold higher in the first 12 years in Black people as compared to non-Black people with SLE. Black people with SLE (P< 0.001) and those with discoid rash (hazard ratio 3.2, 95% CI 1.4-7.1) had a higher risk of incident CVD events. Conclusion The frequency of incident CVD events peaked in years 2 and 11 after SLE diagnosis. Being Black or having a discoid rash were strong predictors of an incident CVD event. Surveillance for CVD and preventive interventions, directed particularly toward Black people with recent SLE diagnoses, are needed to reduce racial disparities.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».