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Enregistrement W4379799594 · doi:10.1136/annrheumdis-2023-eular.2741

AB0578 LATIN-AMERICAN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS CLUSTERS

2023· article· en· W4379799594 sur OpenAlexaff
R. Quintana, Romina Nieto, José A. Gómez‐Puerta, Guillermina Harvey, Marina Scolnik, Nidia Meras, Cintia Otaduy, Elisa Novatti, V. Arturi, M. E. Sattler, Guillermo Pons‐Estel, L. González Lucero, W. Patiño Grageda, N. Pérez, C. Pisoni, A. C. D. O. E. S. Montandon, Odirlei André Monticielo, A.L.B.P. Duarte, F. Machado Ribeiro, Emily Figueiredo Neves Yuki, E. Reis Neto, I. Guerra Herrera, Milorad Mimica, Gustavo Aroca, Gabriel J. Tobón, G. Quintana Lopez, A. Cadena Bonfanti, M. J. Moreno Álvarez, Miguel Ángel Saavedra, Mariana Portela, Hilda Fragoso Loyo, L. H. Silveira Torre, J. I. Garcia Valladares, Carlos Abud‐Mendoza, Jorge Antonio Esquivel‐Valerio, Miguel J. Martínez, Margarita Duarte, Claudia S. Mora, Manuel F. Ugarte‐Gil, Elizabeth Zavala, R. Muñoz Louis, René Robaina, Vicente Juárez, Giórgia Gobbi da Silveira, Eduardo Ferreira Borba, Luís J. Catoggio, Graciela S. Alarcón, F. Zazzetti, Ashley Orillion, U. Sbarigia, Bernardo A. Pons‐Estel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PernambucoUniversidad de ChileUniversidad Autónoma de San Luis PotosíUniversidade do Estado do Rio de JaneiroUniversidade Federal do Rio Grande do SulUniversidad Autónoma de Nuevo LeónUniversidad Simón BolívarUniversidad Nacional de AsunciónFundación Valle del LiliUniversidad de Especialidades Espíritu SantoUniversidad Nacional de ColombiaUniversidad Nacional de CórdobaUniversidad de la República UruguayUniversidad de GuadalajaraUniversidad Científica del SurUniversidad de Buenos Aires
Mots-clésMedicineLatin AmericansDermatologyLupus erythematosusImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Systemic lupus erythematosus (SLE) is heterogeneous autoimmune disease. Identification of patient clusters may be useful for the management of the disease. Objectives To describe different SLE clusters according to sociodemographic, clinical and serological variables. Methods GLADEL 2.0 is an ongoing Latin-American observational cohort initiated in 2019. Variables chosen at cohort entry to stratify patients and construct clusters were selected from sociodemographic and cumulative clinical and serological variables. Hierarchical cluster analyses were performed by the Ward method on a distance matrix using the Gower’s method. Results A total of 560 SLE patients were included in this analysis. Three clusters were identified. Cluster 1 (n=269) was characterized by more cutaneous, articular, renal and serosal involvement; serological manifestation was positive anti-dsDNA. Cluster 2 (n=194) was represented by patients who rarely had renal involvement and the most frequent clinical manifestations were cutaneous and hematological; the most frequent serological manifestations were the presence of antiphospholipid antibodies (aPLs). Cluster 3 (n=97) was characterized by a lower frequency of clinical and serological involvements, with the exception of neurological domain. Clusters 1 and 2 share hematologic manifestations and hypocomplementemia (Table 1). Conclusion In this cohort, three patient clusters were identified. Cluster 1 patients were characterized by renal, articular, cutaneous and serositis involvement, anti-dsDNA antibodies and hypocomplementemia, Cluster 2 patients were characterized by hematologic, cutaneous involvement, aPLs and hypocomplementemia. Cluster 3 patients presented fewer serological findings but a higher frequency of neurological involvement. Follow up of these patients will allow for elucidation of relationship of these clusters with SLE outcomes. REFERENCES: NIL. Acknowledgements: NIL. Disclosure of Interests Rosana Quintana: None declared, Romina Nieto: None declared, Jose A. Gómez-Puerta: None declared, Guillermina B. Harvey: None declared, Marina Scolnik: None declared, Nidia Meras: None declared, Cintia Otaduy: None declared, Elisa Novatti: None declared, Valeria Arturi: None declared, Maria Emilia Sattler: None declared, Guillermo Pons-Estel: None declared, Luciana Gonzalez Lucero: None declared, Wilfredo Patiño Grageda: None declared, Nicolas Perez: None declared, Cecilia Pisoni: None declared, Ana Carolina de Oliveira e Silva Montandon: None declared, Odirlei Monticielo: None declared, Angela Duarte: None declared, Francinne Machado Ribeiro: None declared, Emily Figueiredo Neves Yuki: None declared, Edgard Reis Neto: None declared, Iris Guerra Herrera: None declared, Milena Mimica: None declared, Gustavo Aroca Martínez: None declared, Gabriel J. Tobón: None declared, GERARDO QUINTANA LOPEZ: None declared, Andrés Cadena Bonfanti: None declared, Mario Javier MORENO ALVAREZ: None declared, Miguel A Saavedra: None declared, Margarita Portela: None declared, Hilda Fragoso loyo: None declared, Luis Humberto Silveira Torre: None declared, JUAN IGNACIO GARCIA VALLADARES: None declared, Carlos Abud-Mendoza: None declared, Jorge Antonio Esquivel Valerio: None declared, Maria Martínez: None declared, Margarita Duarte: None declared, CLAUDIA MORA: None declared, Manuel F. Ugarte-Gil: None declared, Ernesto Zavala: None declared, Roberto Muñoz Louis: None declared, RICARDO ROBAINA: None declared, Vicente Juarez: None declared, Gonzalo Silveira: None declared, Eduardo Borba: None declared, Luis Catoggio: None declared, Graciela S Alarcon: None declared, Federico Zazzetti Employee of: Janssen Pharmaceutical Companies of Johnson & Johnson, Horsham, PA, USA, Ashley Orillion Employee of: Janssen Pharmaceutical Companies of Johnson & Johnson, Spring House, PA, USA, Urbano Sbarigia Employee of: Janssen Pharmaceutica NV, Beerse, BE, Bernardo Pons-Estel: None declared.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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