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Enregistrement W4410513100 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv151

CLUSTER ANALYSIS IN MALE PATIENTS WITH SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

2025· article· en· W4410513100 sur OpenAlexvenueno aff
Pedro de Souza Quevedo, Diana L. Muñoz, Javier Mauricio Mora Méndez, L. Martínez Estupiñan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCluster (spacecraft)Systemic diseaseLupus erythematosusImmunopathologyDermatologyInternal medicineImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV151 / #17 Poster Topic: AS17 - Miscellaneous Background/Purpose Systemic lupus erythematosus (SLE) is a disease with greater severity in male patients due to greater renal and neuropsychiatric involvement; as well as greater positivity for anti-DNA, anti-Sm, anti-Ro/SSA, anti-U1RNP, anti-cardiolipin antibodies, decreased complement C3, and SLEDAI.1 This greater severity is related to testosterone levels and its action in regulating the immune system, where IL6, TNF alpha and IL1b levels are negatively regulated by this hormone. The main objective was to explore although a cluster analysis, the groupability of male patients with SLE according to their Euclidean distances. Methods Cross-sectional retrospective study in the rheumatology department of the San Rafael Clinic University Hospital from Bogotá (Colombia). The chi-square test (X 2 ) was used to evaluate the association between qualitative variables, with a p-value <0.05 considered significant. To evaluate the correlation between the quantitative variables, the Pearson correlation coefficient (r) was carried out, a simple linear regression model was used to estimate the value of the beta coefficient and the R 2 . For the multivariate analysis, a cluster analysis was performed with distance measurement by the Euclidean method, and different link methods were explored. Results 162 patients were included, which 32 (19.7%) were men, with a significantly older age compared to women (43±16.9 vs 35.5±26 years, p = 0.032), as well as a higher SLEDAI (11.5±12.5 vs 8±12 p = 0.047) and shorter duration of the disease in months (12±0.5 vs 24±72, p= 0.008). Regarding clinical manifestations, men were 80% less likely to have acute/subacute cutaneous lupus (15.6% vs 52.3% OR: 0.20 95% CI 0.05 – 0.58 p=0.001) and oral ulcers/ nasal ulcers (15.6% vs 42.3% OR: 0.25 95% CI 0.07 – 0.72 p= 0.009), although thrombocytopenia was more prevalent (46.8% vs 26.9% OR: 2.38 95% CI 0.99 – 5.69 p= 0.048). A hierarchical cluster model was performed; the matrix of Euclidean distances was created and the groupability of the data was evaluated based on the Hopkins test with a value of 0.74.This grouping was performed using the Ward method: cluster 1 composed of 28 patients and cluster 2 of 4; in the cluster 1, the patients were older (43±16.2 vs 31.5±18.4 p=0.23) and had greater disease activity by SLEDAI (13.5±14 vs 10±5.3 p=0.62).They had a shorter time of evolution (12±23 vs 105±37.1 p= 0.001). The positivity of antiphospholipid antibodies occurred more frequently in cluster 2, corresponding to the youngest age group. Conclusions The severity of the disease differs according to sex, with greater inflammatory expression in older male patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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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