Predictors of Organ Damage in Systemic Lupus Erythematosus in the Asia Pacific Region: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Irreversible organ damage is common in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). Despite evidence of increased prevalence and severity of SLE in Asia Pacific, organ damage is less well studied in this region. This systematic review aims to identify predictors of organ damage in SLE in the Asia Pacific region. METHODS: We searched Medline, PubMed, Embase, and Web of Science for observational studies on organ damage in adult patients with SLE in Asia Pacific from August 31, to September 5, 2022. Study selection and data extraction were completed by two independent reviewers using Covidence systematic review software. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and Joanna Briggs Institute tool. Significant results from univariable and multivariable analyses were synthesized from included studies. RESULTS: Thirty-eight eligible studies were selected from 1999 to 2022; 22 (58%) of these reported organ damage at study enrollment and 19 (50%) reported damage accrual, as measured by the Systemic Lupus International Collaborating Clinic/American College of Rheumatology Damage Index. Factors predictive of organ damage included older age, glucocorticoid use, longer disease duration, and disease activity. Lupus nephritis was a risk factor for renal and overall damage accrual. Hydroxychloroquine was protective against overall organ damage. CONCLUSION: Predictors of organ damage in SLE in Asia Pacific are similar to other regions. Although glucocorticoid use is a modifiable risk factor for organ damage, the impact of immunosuppressives and biologic therapies needs further investigation. Effective strategies in early disease are needed to minimize initial organ damage as it predicts subsequent damage accrual.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».