Systemic Lupus Erythematosus May Be a Risk Factor for <scp>Antimalarial‐Induced</scp> Retinopathy Compared With Other Rheumatologic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the pattern and risk factors for antimalarial (AM)-induced retinopathy in patients with rheumatic diseases. METHODS: A retrospective chart review was conducted at an urban Canadian center for patients with AM use of more than 3 months and documented retinopathy screening. Univariate and multivariate regression analyses were performed to determine risk factors for retinopathy. Sensitivity analyses included stratification of analysis by method of screening and by hydroxychloroquine (HCQ) versus chloroquine (CQ). RESULTS: A total of 613 patients were included in the final analysis, with systemic lupus erythematosus (SLE) (n = 259) as the most common diagnosis. Definite AM-induced retinal toxicity was observed in 12 patients, 11 of whom had SLE. The earliest diagnosis of toxicity occurred after 5.4 years of AM therapy, and the prevalence beyond 5 years was 3.1%. In univariate analysis, a diagnosis of SLE (P = 0.009; odds ratio [OR]: 15.66; 95% confidence interval [CI]: 2.01-122.05), the daily weight-based dose of HCQ (P = 0.044; OR: 1.49; 95% CI: 1.01-2.20), cumulative CQ dose (P = 0.014; OR: 4.80; CI: 1.37-16.84), and daily CQ weight-based dose (P = 0.0001; OR: 5.70; 95% CI: 2.41-13.49) were significantly associated with toxicity. In multivariate analysis, diagnosis of SLE (P = 0.022; OR: 12.14; 95% CI: 1.44-102.44) and daily CQ weight-based dose (P = 0.005; OR: 1.83; 95% CI: 1.83-26.75) were significant after adjusting for standard covariates. CONCLUSION: The risk of AM-induced retinopathy increases after 5 years of therapy. There may be higher rates of toxicity in patients with SLE because of longer duration of treatment, higher weight-based dosages, and more CQ use in this population, and SLE may be an independent risk factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».