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Enregistrement W4410513136 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv167

PREVALENCE AND TIME TO CATARACT DEVELOPMENT IN CHILDHOOD-ONSET SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

2025· article· en· W4410513136 sur OpenAlexaffvenue
Sirikarn Tangcheewinsirikul, Nicholas Chan, Daniela Dominguez, Andrea Knight, Deborah L. Levy, Lawrence Ng, Earl D. Silverman, Ruud H J Verstegen, Linda T. Hiraki

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMental Health Research CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystemic diseaseLupus erythematosusPediatricsImmunopathologyDermatologyImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV167 / #832 Poster Topic: AS18 - Pediatric SLE Background/Purpose Cataracts are significant ocular complications in childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE). This study aims to evaluate the prevalence, time to cataract development, and describe demographic and clinical features in a cohort of cSLE patients. Methods We conducted a retrospective analysis of patients who were followed for cSLE at a tertiary center Lupus clinic from 1992 to 2023. All patients had prospectively collected data and follow-up until the age of 18 years. Demographic and clinical characteristics, including sex, self-reported ethnicity, age at SLE diagnosis, disease duration, and SLE-related manifestations, were compared between patients with and without cataracts. Cataracts were diagnosed by ophthalmologists or optometrists and documented in lupus clinical chart as part of the Systemic Lupus Erythematosus Collaborative Clinics Damage Index (SLICC-DI). We completed survival analysis of time from SLE diagnosis to first cataract and conducted t-tests to compare features of patients with and without cataracts ( P < 0.05). Results Among the 482 cSLE patients included, 83% were female with a mean age at diagnosis of 13.1 ± 3.1 years and a mean follow-up time of 4.5 ± 3.0 years. The cohort was predominantly of European (28%) and East Asian (25%) ancestries, followed by South Asian (18%), American/Admixed (17%), and African (12%) ancestries (Table 1). The most common SLE-related manifestation was lupus nephritis, observed in 42% of patients, followed by arthritis (29%), serositis (16%), and neuropsychiatric systemic lupus erythematosus (NPSLE) (9%). A total of 43 (9%) patients developed cataracts. The majority of patients with cataracts were female (72%), with a longer mean disease duration (5.7 ± 2.8 years) compared to the non-cataract group (4.4 ± 3.0 years), and a younger mean age of SLE diagnosis (11.8 ± 2.9 years) than those without (13.3 ± 3.1 years). Patients with cataracts were more likely to have lupus nephritis (67% vs 40%, P = 0.001). When we examined time from SLE diagnosis to first cataract, 35/43 (81%) developed cataracts within 5 years of SLE diagnosis (Figure 1). Table 1. Clinical and demographic cohort features (n = 482) Figure 1. Conclusions In a multiethnic cohort of children and adolescents with cSLE, we observed that 9% developed cataracts within a mean of 4.2 years of follow-up. We also observed a higher prevalence of cataracts among those with younger age of SLE diagnosis, longer disease duration and lupus nephritis. Our next steps will include investigating the relative contributions of genetics and glucocorticosteroid exposure to cataract risk.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · 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'admission2
Résumé présentoui

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