Polyautoimmunity in patients with cutaneous lupus erythematosus: A nationwide sex- and age-matched cohort study from Denmark
Notice bibliographique
Résumé
Background: Polyautoimmunity is defined as having 2 or more autoimmune diseases. Little is known about polyautoimmunity in patients with cutaneous lupus erythematosus (CLE). Objectives: To estimate prevalence and 5-year incidence of non-lupus erythematosus (LE) autoimmune diseases in patients with CLE. Methods: Patients with CLE were identified In the Danish National Patient Registry and each patient was age- and sex-matched with 10 general population controls. Outcome information on non-LE autoimmune diseases was obtained by register-linkage between Danish National Patient Registry and the National Prescription Register. The risk ratio (RR) for prevalent non-LE autoimmune disease at time of CLE diagnosis was calculated in modified Poisson regression; and hazard ratios (HRs) for incident non-LE autoimmune disease were estimated in Cox regression analyses. Results: Overall, 1674 patients with CLE had a higher prevalence of a non-LE autoimmune disease than the comparators (18.5 vs 7.9%; RR 2.4; 95% CI, 2.1 to 2.6). Correspondingly, the cumulative incidence of a non-LE autoimmune disease during 5 years of follow-up was increased for the patients with CLE: HR 3.5 (95% CI, 3.0 to 4.0). Limitations: Risk of detection and misclassification bias, mainly pertaining to the CLE group. Conclusion: Patients with CLE had higher prevalence and 5-year cumulative incidence of a non-LE autoimmune disease than the general population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».