Lower Frequency of Comorbidities Prior to Onset of Giant Cell Arteritis: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the frequency of comorbidities and metabolic risk factors at and prior to giant cell arteritis (GCA) diagnosis. Methods This is a retrospective case control study of patients with incident GCA between January 1, 2000, and December 31, 2019, in Olmsted County, Minnesota. Two age- and sex-matched controls were identified, and each assigned an index date corresponding to an incidence date of GCA. Medical records were manually abstracted for comorbidities and laboratory data at incidence date, 5 years, and 10 years prior to incidence date. Twenty-five chronic conditions using International Classification of Diseases, 9th revision, diagnosis codes were also studied at incidence date and 5 years prior to incidence date. Results One hundred and twenty-nine patients with GCA (74% female) and 253 controls were identified. At incidence date, the prevalence of diabetes mellitus (DM) was lower among patients with GCA (5% vs 17%;P= 0.001). At 5 years prior to incidence date, patients were less likely to have DM (2% vs 13%;P< 0.001) and hypertension (27% vs 45%;P= 0.002) and had a lower mean number (SD) of comorbidities (0.7 [1.0] vs 1.3 [1.4];P< 0.001) compared to controls. Moreover, patients had significantly lower median fasting blood glucose (FBG; 96 mg/dL vs 104 mg/dL;P< 0.001) and BMI (25.8 vs 27.7;P= 0.02) compared to controls. Multivariable logistic regression analysis revealed negative associations for FBG with GCA at 5 and 10 years prior to diagnosis/index date. Conclusion DM prevalence and median FBG and BMI were lower in patients with GCA up to 5 years prior to diagnosis, suggesting that metabolic factors influence the risk of GCA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».