Managing Cardiovascular Risk in Systemic Lupus Erythematosus: Considerations for the Clinician
Notice bibliographique
Résumé
A significant improvement in the survival of patients with systemic lupus erythematosus (SLE) over recent decades is largely attributed to the impact of disease-modifying therapies on end-organ damage. Thus, cardiovascular disease now represents the leading cause of mortality in SLE. Various disease-specific mechanisms are responsible for advanced atherosclerosis, as they lead to premature endothelial dysfunction, arterial stiffness, arterial wall thickening, and plaque formation. Consequently, in the assessment of cardiovascular risk in SLE, we must not only consider traditional risk factors (ie, age, gender, dyslipidemia) but also the additional role of non-traditional risk factors such as persistent disease activity and prolonged corticosteroid use. Cardiovascular risk assessment incorporates general cardiovascular screening, as existing risk prediction scores underestimate cardiovascular risk in this patient population. There is also an expanding role of imaging modalities in screening. Risk reduction strategies integrate unique considerations for the use of low-dose aspirin and more stringent hypertension targets. Hydroxychloroquine is the only disease-modifying therapy with known cardiovascular benefit in SLE, though this is a promising area of study.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».