Risk Factors and Incidence of Serious Infections in Patients With Systemic Lupus Erythematosus Undergoing Rituximab Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the risk and protective factors of serious infection (SI) in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) within 180 days of rituximab (RTX) treatment. Methods Patients with SLE treated with RTX were analyzed. SI was defined as any infectious disease requiring hospitalization. The clinical characteristics, laboratory profiles, medications, and incidence rate (IR) are presented. Multivariate Cox proportional hazards models and Kaplan-Meier analysis for risk factors of SI were performed. Results A total of 174 patients with SLE receiving RTX treatment were enrolled. The overall IR of SIs was 51.0/100 patient-years (PYs). Pneumonia (30.4/100 PYs), followed by soft tissue infections, intra-abdominal infections, andPneumocystis jirovecipneumonia (all 6.1/100 PYs) were the leading types of SIs. Twelve patients died during the 180-day follow-up (crude mortality rate: 14.6/100 PYs). Chronic kidney disease (CKD), defined as an estimated glomerular filtration rate < 60 mL/min/1.73 m2(hazard ratio [HR] 2.88, 95% CI 1.30-6.38), and a background prednisolone (PSL) equivalent dosage ≥ 15 mg/day (HR 3.50, 95% CI 1.57-7.78) were risk factors for SIs among all patients with SLE. Kaplan-Meier analysis confirmed the risk of SI for patients with SLE with CKD and a background PSL equivalent dosage ≥ 15 mg/day (log-rankP= 0.001 and 0.02, respectively). Hydroxychloroquine (HCQ) reduced the risk of SIs in patients with SLE (HR 0.35, 95% CI 0.15-0.82; log-rankP= 0.003). Conclusion SI was prevalent in patients with SLE after RTX treatment. Patients with SLE with CKD and high-dose glucocorticoid use required constant vigilance. HCQ may reduce the risk of SI among patients with SLE administered RTX.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».