Disease Flare of Systemic Lupus Erythematosus in Patients With Endstage Renal Disease on Dialysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Although systemic lupus erythematosus (SLE) disease activity diminishes after starting dialysis, flares have been documented during dialysis. Hence, we studied the various clinical and therapeutic variables of patients with SLE who had a disease flare while on dialysis. Methods The medical records of patients with SLE who received dialysis at 2 tertiary referral hospitals in South Korea were reviewed. The disease activity was analyzed in terms of the nonrenal SLE Disease Activity Index (SLEDAI), and the factors associated with SLE flares were evaluated. Results Of the total of 121 patients with SLE on dialysis, 96 (79.3%) were on hemodialysis (HD) and 25 (20.7%) were on peritoneal dialysis (PD). During a median follow-up of 45 months (IQR 23-120) after the initiation of dialysis, 32 (26.4%) patients experienced an SLE flare (HD, n = 25; PD, n = 7). The most common features of SLE flare were hematologic (40.6%; thrombocytopenia [31.2%] and leukopenia [21.8%]) and constitutional manifestations (40.6%). Fever was the most common (34.3%) feature among the constitutional symptoms. Treatments for disease flares were based on corticosteroids, and 11 (34.3%) patients required additional immunosuppressants, including cyclophosphamide and mycophenolate mofetil. Nonrenal SLEDAI score before dialysis initiation (HR 1.24, 95% CI 1.12-1.36; P = 0.001) was a significant risk factor for disease flare during dialysis. Conclusion More than a quarter of the patients with SLE experienced a disease flare during dialysis, which most commonly had hematologic manifestations, particularly thrombocytopenia. Continued follow-up and appropriate treatments, including immunosuppressants, should be considered for patients with SLE receiving dialysis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».