Cardiovascular events prior to or early after diagnosis of systemic lupus erythematosus in the systemic lupus international collaborating clinics cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the frequency of myocardial infarction (MI) prior to the diagnosis of systemic lupus erythematosus (SLE) and within the first 2 years of follow-up. METHODS: The systemic lupus international collaborating clinics (SLICC) atherosclerosis inception cohort enters patients within 15 months of SLE diagnosis. MIs were reported and attributed on a specialised vascular event form. MIs were confirmed by one or more of the following: abnormal ECG, typical or atypical symptoms with ECG abnormalities and elevated enzymes (≥2 times upper limit of normal), or abnormal stress test, echocardiogram, nuclear scan or angiogram. Descriptive statistics were used. RESULTS: 31 of 1848 patients who entered the cohort had an MI. Of those, 23 patients had an MI prior to SLE diagnosis or within the first 2 years of disease. Of the 23 patients studied, 60.9% were female, 78.3% were Caucasian, 8.7% black, 8.7% Hispanic and 4.3% other. The mean age at SLE diagnosis was 52.5±15.0 years. Of the 23 MIs that occurred, 16 MIs occurred at a mean of 6.1±7.0 years prior to diagnosis and 7 occurred within the first 2 years of follow-up. Risk factors associated with early MI in univariate analysis are male sex, Caucasian, older age at diagnosis, hypertension, hypercholesterolaemia, family history of MI and smoking. In multivariate analysis only age (OR=1.06 95% CI 1.03 to 1.09), hypertension (OR=5.01, 95% CI 1.38 to 18.23), hypercholesterolaemia (OR=4.43, 95% CI 1.51 to 12.99) and smoking (OR=7.50, 95% CI 2.38 to 23.57) remained significant risk factors. CONCLUSIONS: In some patients with lupus, MI may develop even before the diagnosis of SLE or shortly thereafter, suggesting that there may be a link between autoimmune inflammation and atherosclerosis.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».