Risk factors of pulmonary arterial hypertension in patients with systemic lupus erythematosus: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the risk factors of pulmonary arterial hypertension (PAH) related to systemic lupus erythematosus (SLE) through systematic reviews and meta-analyses. Methods We undertook electronic search strategies using Medline via PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library up to April 11, 2023. Study selection and data extraction were performed by 2 authors independently. We made risk of bias judgments based on the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Pooled risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated to estimate the overall effect sizes of potential risk factors for PAH in SLE patients. Univariate and multivariate meta-regression models were used to assess the independent effects of each risk factor on PAH. Sensitivity analyses were also conducted to explore potential sources of heterogeneity. Results A total of 19 articles were included in this meta-analysis, and the results showed that gender (female) [RR = 1.04, 95% CI (1.02, 1.06), p = .0001], interstitial lung disease [RR = 4.36, 95% CI (2.42, 7.85), p = .0001], alopecia [RR = 1.39, 95% CI (1.06, 1.83), p = .017], Raynaud’s phenomenon [RR = 1.83, 95% CI (1.41, 2.37), p = .0001], systemic hypertension [RR = 1.30, 95% CI (1.07, 1.58), p = .007], serositis [RR = 2.29, 95% CI (1.89, 2.77), p = .0001], pericardial effusion [RR = 3.33, 95% CI (2.20, 5.05), p = .0001], anti-RNP [RR = 1.86, 95% CI (1.19, 2.91), p = .006], anti-SSA [RR = 1.28, 95% CI (1.01, 1.62), p = .041], anti-SSB [RR = 1.38, 95% CI (1.19, 1.60), p = .0001], anti-U1RNP [RR = 1.58, 95% CI (1.07, 2.34), p = .023], thrombocytopenia [RR = 1.38, 95% CI (1.14, 1.68), p = .001], and current smokers [RR = 2.20, 95% CI (1.19, 4.06), p = .012] were all risk factors for PAH related to SLE. Conclusion PAH is a serious complication of SLE. Since prognosis of SLE patients after the occurrence of PAH is poor, routine examination should be conducted for SLE patients with PAH risk factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».