CLINICAL MANIFESTATIONS OF SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS IN A RUSSIAN COHORT: FROM THE FIRST SYMPTOM TO FOLLOW-UP
Notice bibliographique
Résumé
PV235 / #105 Poster Topic: AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes Background/Purpose The aim of this study was to analyze the phenotype of systemic lupus erythematosus (SLE) starting from the first manifestation and during follow-up since the diagnosis of SLE in a Caucasian cohort at the Russian rheumatology center Methods This observational retrospective-prospective study included 140 patients (88% women, median aged 34 [26;41] years (median [interquartile range 25;75%]), with SLE (SLICC 2012) attending a routine visit at our Clinic between February 2021 and June 2024. Results SLE was diagnosed at median age 26 [19;34] years, and the age of the first SLE manifestations was 23 [17;31] years, the period duration between the first symptoms and SLE diagnosis was 12 [5;48] months. The median disease duration at last follow-up was 3 [0,3;12] years, SLEDAI-2K at the time of inclusion – 8 [4;11] score, Systemic Lupus International Collaborating Clinics damage index (SDI) – 0 [0;1] score. The first symptoms of SLE were: inflammatory arthritis - 40%, cutaneous lupus-34%, hematological disorders - 6%, nephritis - 5%, serositis -1%, nervous system involvement-1%, mucosal ulcers - 1%. Among ‘non-criteria’ symptoms the most common were: unexplained fever - 6%, interstitial lung disease - 3%, lymphadenopathy - 2%, Raynaud’s phenomenon - 1%. During the period of follow-up of patients with diagnosed SLE, the frequency of clinical manifestations changed cumulatively: inflammatory arthritis - 92%, hematological disorders - 81%, cutaneous lupus - 77%, serositis - 46%, alopecia - 45%, nephritis - 44%, mucosal ulcers - 35%, nervous system involvement - 14%. Among ‘non-criteria’ symptoms the most common were: unexplained fever - 67%, lymphadenopathy - 42%, Raynaud’s phenomenon - 26%, interstitial lung disease - 13%, ulcerative necrotizing vasculitis - 11%, myocarditis - 2%. Conclusions The first SLE symptoms can be either criterion or “non-criterion” in accordance with SLICC 2012, the most common being arthritis/arthralgia, skin lesions and cytopenias. Nephritis, serositis and unmotivated fever were more common in the follow-up SLE period in our cohort, in contrast to other Caucasians.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».