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Enregistrement W4410513060 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv229

EVALUATION OF ACCRUAL DAMAGE IN PATIENTS WITH SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS: COMPARISON OF DATA FROM THE NATIONAL CROSS-SECTIONAL AND PROSPECTIVE LUPUS REGISTRY

2025· article· en· W4410513060 sur OpenAlexvenueno aff
Lucila García, Rosana Quintana, J. M. Dapeña, Carla Gobbi, Paula Alba, Cecilia Pisoni, Sílvia Papasidero, María Celina De la Vega, Luciana González Lucero, María Victoria Martiré, Marina Micelli, Romina Nieto, Juan Manuel Vandale, G. Alle, Maitén Sarde, Guillermo Pons‐Estel, Mercedes García

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCross-sectional studyAccrualLupus erythematosusSystemic lupus erythematosusProspective cohort studyInternal medicineImmunologyPathologyDiseaseAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV229 / #359 Poster Topic: AS23 - SLE-Diagnosis, Manifestations, & Outcomes Background/Purpose Adequate control of disease activity and early therapeutic interventions can minimize damage in Systemic Lupus Erythematosus (SLE). The objective of this study was to describe and compare damage in patients with SLE from the national cross-sectional (CS) and prospective (P) registries of the Argentine Society of Rheumatology (RELESSAR) and to assess associated factors. Methods A cross-sectional study was performing using 2 national lupus registries: the cross-sectional (RELESSAR-CS) and the prospective (RELESSAR-P) ones. Data from 1648 patients across 67 centers were analyzed, with 9-year difference between both initiatives. Sociodemographic data, clinical manifestations, hospitalizations, activity and damage scores in patients with less than 5 years of SLE evolution were analyzed. Statistical analysis: Descriptive statistics, Chi2, Fisher, Student’s t, or Wilcoxon tests as appropriate. Univariate/multivariate logistic regression identified factors associated with accrual damage. Results Data were collected from RELESSAR-CS (n=1515) and the baseline visit of RELESSAR-P (n=133). Cumulative damage was assessed by domain, with the musculoskeletal and renal domains being the most affected, the first in RELESSAR-CS and the second in RELESSAR-P. Patients with disease duration of less than 5 years from both registries were compared. It was observed that patients in RELESSAR-CS were younger (p=0.002), had a longer diagnostic delay (p<0.001), and had lower use of rituximab (p<0.001). No differences were found in cumulative damage. Comparisons were made between patients with (n=311) and without cumulative damage (n=428) from both registries. Patients with a SLICC/SDI score ≥1 were older (36 [26-47] vs 31 [25-41], p<0.001) and had a higher frequency of male sex (14% vs 9%, p=0.046), mestizos (58% vs 44%, p<0.001), and lower educational level (12 [10-15] vs 12 [11-15], p=0.019). Additionally, they exhibited higher SLEDAI disease activity (2 [0-6] vs 1 [0-4], p=0.008) and greater use of methotrexate (26% vs 18%, p=0.021), cyclophosphamide (38% vs 21%, p<0.001), and mycophenolate mofetil (27% vs 19%, p=0.021). They also had higher rates of hospitalizations (64% vs 44%, p<0.001) and infections (18% vs 9%, p<0.001). Age, mestizo ethnicity, SLEDAI score, and the use of methotrexate and cyclophosphamide were independently associated with cumulative damage. Conclusions Musculoskeletal domain was affected less frequently in the prospective registry, which could be associated with lower frequency of avascular necrosis and lower use of corticosteroids. Age, mestizo ethnicity, SLEDAI, and the use of methotrexate and cyclophosphamide were significantly associated with damage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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