Cardiovascular Disease Disparities in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Disparities in health outcomes are one of the greatest healthcare challenges of our times. Disparities in systemic lupus erythematosus have been reported since the 1970s, when a study performed in Alabama showed the increased frequency of SLE in people of African descent.1 Numerous subsequent studies have reported that Black and other minority populations have worse morbidity and mortality from SLE compared to White individuals.2 Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in people with SLE3; however, CVD among Black patients with SLE is understudied.4 Garg and colleagues sought to address this knowledge gap in this issue of The Journal of Rheumatology .5 To do so, they used a population-based cohort derived from the Georgia Lupus Registry (GLR), one of the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) SLE registries.6-10 The GLR includes incident SLE cases from 2002 to 2004 from Fulton and DeKalb counties, which include the city of Atlanta, Georgia, in the United States.11 These cases were painstakingly validated through manual chart reviews; all included cases either met the American College of Rheumatology (ACR) 1997 SLE criteria or had 3 ACR criteria and had SLE documented by a rheumatologist. The investigators ascertained hospitalizations and death through the Georgia Hospital Discharge Database and the National Death Index. Their cohort included 336 patients with incident SLE, of which 75% were Black. The authors followed these patients for 15 years: 2 years before diagnosis and 13 years after diagnosis. … Address correspondence to Dr. A. Duarte-García, Mayo Clinic, 200 First Street SW, Rochester, MN 55905, USA. Email: duarte.ali{at}mayo.edu.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».