For Your Eyes Only: 007 Tips for the Management of Cardiovascular Risk Factors in Antineutrophil Cytoplasmic Antibody–Associated Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
Premature atherosclerosis has been observed during the course of different systemic inflammatory diseases, such as rheumatoid arthritis (RA), systemic lupus erythematosus, and antineutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)-associated vasculitis (AAV).1-3 As a result, cardiovascular (CV) events, including myocardial infarction, stroke, heart failure, coronary artery disease, and death, occur 1.65 to 3 times more commonly in patients with AAV as compared to the general population, and the risk appears to be highest in the first year following diagnosis.3 After the first year, however, CV disease (CVD) remains the most important cause of death besides malignancy and infection. It has been demonstrated that traditional risk factors for CVD, such as hypertension, dyslipidemia, diabetes, age, and a family history of CVD, are highly prevalent in AAV. In this issue of The Journal of Rheumatology , Moiseev et al demonstrated that smoking and pulmonary involvement were also associated with an increased risk of CVD.4 Otherwise, inflammation is also a well-known risk factor of CVD.1-3 Therefore, in AAV, not only is control of disease activity critical to prevent CV events but also the management of modifiable CV risk factors is crucial to prevent CV morbidity and mortality.5,6 What areas of special interest should medical specialists who follow patients with AAV consider when managing CV risk factors? First, glucocorticoid (GC) dose minimization strategies may be an important step forward in managing modifiable CV risk factors because it has been demonstrated that GC even at a lower dose (< 5 mg) contribute to an increase in CVD in diseases such as AAV.7 Recently, rapid taper regimes are being trialed as a method of decreasing cumulative exposure to GCs. More importantly, it has been demonstrated that avacopan, a novel orally administered small-molecule drug that selectively blocks the effects … Address correspondence to Dr. J.W. Cohen Tervaert, Division of Rheumatology, Department of Medicine, University of Alberta, 8-130 Clinical Sciences Building, 11350 83 Ave NW, Edmonton, AB T6G2G3, Canada. Email: cohenter{at}ualberta.ca.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,168 | 0,078 |
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 ».