Antiphospholipid antibodies predict imminent vascular events independently from other risk factors in a prospective cohort
Notice bibliographique
Résumé
Summary Antiphospholipid antibodies (aPL) are associated with vascular events, but the magnitude of this risk, alone, or in combination with other atherogenic and thrombophilic risk factors, remains unclear. A prospective cohort of 415 persons was studied for arterial and venous events (AE and VE) over a median time of 7.4 years. aPL and coagulation abnormalities were measured upon beginning of the study and annually for the first four years. Within the cohort, a nested case-control study was conducted to investigate the role of endothelial and inflammatory markers in predicting new vascular events. Forty-five individuals had new vascular events: 18 occurred during the first year of follow-up. The proportion of event-free survivors at eight years was 90% (95%CI = 87%, 94%) for aPL-negative and 72% (60%, 85%) for aPL-positive individuals, respectively. Predictors for new AE were previous AE (HR=5.7 [2.7, 12.0]), diabetes (5.6 [2.4, 13.2]), aPL positivity (2.6 ([1.2, 5.9]), and age (1.04 [1.01, 1.07]). New VE were predicted by previous VE (6.1 [1.9, 19.9]), anti-β2-glyco-protein I (aβ2GPI) positivity (5.8 [1.4, 24.1]), activated protein C resistance (APCR) (4.1 [1.1, 15.1]), and gender (3.7 [1.1, 12.9]). In the nested case-control study, similar predictors were observed for AE, while abnormal APCR (OR=5.5 [1.1, 26.6]) and elevated von Willebrand factor (vWF) (OR=5.0 [1.2, 19.8]) best predicted VE. We demonstrate that aPL independently predict new vascular events and discriminate between individuals with and without events in the first two years of follow-up, indicating that aPL are associated with a short-term risk of developing new and recurrent vascular events.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».