ASSESSMENT OF ATHEROSCLEROSIS RISK IN LUPUS: A COMPARISION OF CLINICAL ALGORITHMS AND CAROTID ULTRASOUND
Notice bibliographique
Résumé
PV049 / #291 Poster Topic: AS06 - Comorbidities Background/Purpose Systemic Lupus Erythematosus (SLE) patients have twice the incidence of cardiovascular diseases (CVD) than the general population. Traditional factors (obesity, smoking, dyslipidemia) do not fully explain the accelerated rate of atherosclerosis and cardiovascular disease in patients with SLE. Carotid Ultrasound (CU) is a surrogate marker for atherosclerotic CVD. Methods We included consecutive SLE patients with 18 years or older. Calculation of several algorithms to assess cardiovascular risk (Fragminham, SCORE, QRISK3, mSCORE and mFragminham) and CU with measurement of carotid intima-media thickening (CIMT) and evaluation of presence of plaques. In addition, disease-related variables and traditional CV risk factors were reviewed. Statistic was done according to nature of the variables, p values <0.05 were considered statistically significant, after adjusting fr multiple comparisons. Considering plaque seen on ultrasound as a gold standard, sensibility/specificity of each clinical score was calculated. Results We included 159 SLE patients [median age 51.1years; 149 (93.7%) women]. Thirty-two (20.1%) patients presented atherosclerotic plaques on CU and altered CIMT was observed in 141 (88%) patients. All of the clinical scores and traditional CV risk factors had statistical significance in patients with plaques (Table 1). Traditional and disease-linked factors were associated with clinical scores positivity (Table 2). When using the presence of plaques as gold standard of atherosclerosis, SCORE and Mscore had the highest sensitivity, however all clinical scores had a poor accuracy, ranging of 17.7-31.2 (Table 3). Table 1. Statistical significance of Clinical and algorithms variables in patients with established plaques Table 2. Relevant clinical traits associated with each score (p <0,05) Table 3. Characteristics of each clinical score Conclusions Clinical scores failed to predict the presence of carotid atherosclerotic disease as seen on ultrasound. Mscore is the most accurate clinical score in this study. Longitudinal studies are needed to show the interaction between traditional and disease-linked factors.
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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 | 0,029 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».