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Enregistrement W4410513104 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv159

PERFORMANCE OF VALIDATED CARDIOVASCULAR RISK SCORES IN A GLOBAL (UK/US) COHORT OF YOUNG PEOPLE WITH CHILDHOOD-ONSET SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS STRATIFIED BASED ON CROSS-VALIDATED METABOLOMIC SIGNATURES

2025· article· en· W4410513104 sur OpenAlexvenueno aff
Coziana Ciurtin, Junjie Peng, Yiming Gao, Misato Niwa, Stacy P. Ardoin, Laura E. Schanberg, Elizabeth C. Jury, George Robinson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortCohort studySystemic diseaseConnective tissue diseaseInternal medicinePediatricsPhysical therapyDiseaseAutoimmune disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV159 / #51 Poster Topic: AS18 - Pediatric SLE Background/Purpose Childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE) is associated with increased cardiovascular disease risk (CVD risk) starting early in life. As a consequence, 4% of children and young people (CYP) with cSLE recruited to a large UK study experienced at least 1 CVD-event 2 years post diagnosis, at a median age of 16 years. The APPLE trial, a large interventional clinical trial in cSLE, evaluated the efficacy of atorvastatin in decreasing atherosclerosis progression in CYP aged 10-18 years, using serial carotid intima-media thickness (CIMT) measurements. Although the trial did not meet the primary endpoint, it provided the opportunity to discover a novel serum metabolomic signature associated with a high rate of atherosclerosis progression. Methods We explored the comparative performance of 4 age-appropriate and validated CVD risk scores in a global cSLE (UK/US) cohort. Demographic data, CVD risk factors and cSLE characteristics were collected cross-sectionally from 2 cSLE cohorts: a retrospective UCL (University College London) cohort (N=109, UK) and a prospective APPLE trial cohort (N=121) cohort, both stratified based on the metabolomic signature of high CIMT progression, we previously identified in the APPLE trial. QRISK-3, Framingham (FRS), Atherosclerotic Cardiovascular Disease (ASCVD) scores (validated for age 20-25) and the Pathobiological Determinants of Atherosclerosis in Youth (PDAY) score (validated from age ≥14) were calculated and assessed for performance against cross-validated metabolomic signatures of CIMT progression. We used descriptive statistics, area under the curve (AUC), and linear regression analyses. Results All scores had very low performance against CVD risk metabolomic stratification (Table 1). The PDAY score performed best, with 67% specificity, but 50% sensitivity, in correctly classifying CYP with high CVD risk, and only in the slightly older UCL cohort. Linear regression analysis found that age/disease activity were the strongest determinants of PDAY score (1 year increase in age/1 point increase in median SLEDAI-2K score over the disease course were associated with 1.13/0.41 points increase in PDAY score, respectively, when corrected for sex/disease duration/damage/lipid levels/steroids). Table 1 Conclusions In conclusion, in this large study, CVD risk scores, even if validated for ages ≥14, do not adequately capture CVD risk in adolescents with cSLE (APPLE trial cohort). PDAY score performed moderately well for young adults only (UCL cohort), highlighting the need for better CVD risk stratification tools. Future research is warranted for optimized CVD risk identification/management in cSLE.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,254 · 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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