MORTALITY IN PATIENTS WITH SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS: A META-ANALYSIS OF OVERALL AND CAUSE-SPECIFIC EFFECTS
Notice bibliographique
Résumé
PV236 / #46 Poster Topic: AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes Background/Purpose While therapeutic advancements have markedly refined the management of systemic lupus erythematosus (SLE), SLE patients persistently face mortality rates significantly higher—by 2 to 5-fold—than the general population. Persistent concerns about mortality rates necessitate a thorough appraisal of mortality trends within this complex patient cohort. The objective of this study was to assess the overall and cause-specific standardized mortality ratios (SMRs) among patients with SLE. Methods An exhaustive systematic review was undertaken, encompassing studies that scrutinized SMRs, both overall and for specific causes, in patients diagnosed with SLE compared to the general populace. The databases of PUBMED, EMBASE, and Cochrane were meticulously searched to collate relevant literature. Following this comprehensive search, a meta-analysis was executed to methodically assess all-cause, sex-specific, ethnicity-specific, and cause-specific SMRs in patients with SLE. Results The inclusion criteria were met by 29 studies encompassing 72,342 patients with SLE and documenting 7,352 deaths. The meta-analysis disclosed a pronounced 2.87-fold elevation in the SMR for all-cause mortality in SLE patients relative to the general population (SMR, 2.866; 95% confidence interval [CI], 2.490-3.242; p < 0.001). Region-specific assessments showed variable all-cause SMRs, with Europe reporting 2.607 (95% CI, 1.939-3.275; p < 0.001), Asia revealing 3.043 (95% CI, 2.082-4.004; p < 0.001), and particularly high SMRs noted in North America and Oceania. Gender-focused analyses presented a pooled SMR of 3.261 (95% CI, 2.674-3.848; p < 0.001) for females, and 2.747 (95% CI, 2.190-3.304; p < 0.001) for males. Evaluations specific to cause of death illustrated notably elevated SMRs for renal disease (SMR, 4.486; 95% CI, 3.024-5.948; p < 0.001), infections (SMR, 4.946; 95% CI, 4.253-5.639; p < 0.001), cardiovascular diseases (CVD) (SMR, 2.931; 95% CI, 1.802-4.061; p < 0.001), cerebrovascular accidents (CVA) (SMR, 1.588; 95% CI, 0.647-2.528; p = 0.001), and cancer (SMR, 1.698; 95% CI, 0.871-2.525; p < 0.001). Conclusions This meta-analysis shows a significant 2.87-fold elevation in the SMR among patients with SLE compared to the general population, transcending differences in sex or geographical regions. Moreover, an appreciable increase in mortality due to specific causes, including renal disease, infection, CVD, CVA, malignancy, and neuropsychiatric SLE, accentuates the imperative for targeted interventions to mitigate these elevated risks in SLE patients.
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».