INCIDENT CARDIOVASCULAR AND VENOUS THROMBOEMBOLIC EVENTS IN AUTOANTIBODY-DEFINED SLE CLUSTERS
Notice bibliographique
Résumé
PV197 / #398 Poster Topic: AS22 - SLE Heterogeneity Background/Purpose Patients with SLE are at high risk of cardiovascular (CV) and venous thromboembolic (VTE) events. Previously, we identified 4 autoantibody-defined SLE clusters,[1] associated with different HLA-DRB1 genotypes, clinical manifestations and cytokine patterns. We aimed to compare incidence rates of CV and VTE events between the clusters and to compare each cluster to a general population control group. Methods Unsupervised clustering, based on 13 autoantibodies, clustered SLE patients into 4 clusters: Cluster 1 was dominated (>50% positive) by anti-SSA/SSB, Cluster 2 by anti-nucleosome/Sm/RNP/dsDNA, Cluster 3 by aPL and Cluster 4 by negativity to the 13 autoantibodies. Information on vascular outcomes was collected through ICD codes from the National Patient Register. Controls from the Total Population Register were matched 10:1 on birth year, sex and residence to each patient. Subjects with a vascular event before enrollment were excluded. Incidence rates (IR) were calculated for 1000 person-years and 95% CI were calculated using the Poisson distribution. Age-adjusted Hazard Ratios (HR) and 95% CI from Cox proportional hazards models estimated relative risks of incident vascular events. Results 461 SLE patients were enrolled, mean follow-up of 12.24±5.6 years. SLE patients in cluster 2 were younger at inclusion and younger at first CV and VTE event. Cluster 3 had the highest crude IR for all the outcomes. The risk of major adverse CV events (MACE) in cluster 3 was almost twice as high compared to cluster 4 (Table 1). Moreover, cluster 3 had more than 2.5 higher risk of cerebrovascular events and VTE than cluster 1. Cluster 2 had similarly high HR for heart failure and VTE. Notably, HR for ischemic heart disease did not differ between cluster 4 and controls (Table 1). Table 1. Incidence rates and Hazard ratios (HR) for vascular outcomes between SLE clusters and between each cluster and general population controls. MACE: major adverse cardiovascular events; IHD:ischemic heart disease; VTE:venous thromboembolism; NP:not performed. *Age-adjusted Cox regression models. MACE= IHD+ischemic cerebrovascular events+peripheral arterial thrombosis/embolism+heart failure+death due to CV events; Cerebrovascular events=ischemic cerebrovascular events+cerebral hemorrhages; VTE=deep venous thrombosis+pulmonary embolism. Conclusions In SLE, incidence of MACE and VTE differs between autoantibody-defined clusters, with the highest incidence observed in the aPL positive and the lowest incidence in the autoantibody negative patients. References: [1.] Diaz-Gallo LM. ACR Open Rheum 2022;4(1):27-39.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».