Mortality in Patients With Sjögren Disease: A Prospective Cohort Study Identifying Key Predictors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to quantify the mortality risk in a large, well-characterized cohort of patients with Sjögren disease (SjD) and to identify independent predictors of mortality in this population. METHODS: We included 314 patients diagnosed with SjD according to the 2002 American-European Consensus Group criteria from a prospective, multicenter SjögrenSER Prospective cohort. Detailed data on systemic manifestations, serological markers, disease activity, and mortality were collected after a median of 9.5 (IQR 9.2-9.9) years of follow-up. The primary outcome was overall mortality, and secondary analyses aimed to identify independent predictors of mortality using Cox proportional hazards models. Standardized mortality ratios were calculated by comparing the observed deaths in the SjD cohort to the expected deaths in an age- and sex-matched general population. RESULTS: The study identified a 70% increased mortality risk in the SjD cohort compared to the general population, with a standard mortality ratio of 1.7. Infections (35.7%), malignancies (23.8%), and cardiovascular disease (CVD; 7.1%) were the most common causes of death. Multivariate analysis revealed that older age (HR 1.11/year, 95% CI 1.07-1.15), C4 hypocomplementemia (HR 3.75, 95% CI 1.55-9.06), elevated erythrocyte sedimentation rate (ESR; HR 1.01, 95% CI 1.00-1.03), history of heart failure (HR 4.24, 95% CI 1.02-17.58), and pulmonary involvement (HR 3.31, 95% CI 1.39-7.88) were independent predictors of mortality. CONCLUSION: This study found a significantly increased mortality risk in SjD, with infections, malignancies, and CVD as leading causes of death. Independent predictors of mortality include advanced age, C4 hypocomplementemia, elevated ESR, heart failure, and pulmonary involvement, underscoring the need for proactive, individualized management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».