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Enregistrement W4411846607 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.tour3b

Developing and Evaluating a Laboratory-Based Frailty Index for the Prediction of Long-Term Health Outcomes in Systemic Lupus Erythematosus

2025· article· en· W4411846607 sur OpenAlexaffvenue
Grace L. Burns, Alexandra Legge

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIndex (typography)Lupus erythematosusFrailty IndexSystemic lupusIntensive care medicineInternal medicineImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Frailty is a useful measure of health status in systemic lupus erythematosus (SLE), but it is not routinely captured in existing SLE datasets. In other populations, frailty indices constructed exclusively from laboratory data have been shown to predict adverse health outcomes. We aimed to construct and evaluate the first laboratory-based frailty index (FI-Lab) in SLE. Additionally, we compared the FI-Lab to an existing clinical frailty index (SLICC-FI) with respect to the prediction of future health outcomes. Methods This study used existing data from a single-center prospective cohort of adult SLE patients followed annually with standardized assessments. We included the first study visit for each patient occurring between 2010 and 2019, with follow-up data available up to June 2024. A 30-item FI-Lab was constructed by adapting the list of laboratory variables identified by Ellis et al.[1] Cox proportional hazards regression was used to examine the association between baseline FI-Lab scores and all-cause mortality risk, while negative binomial regression was used to evaluate the association of baseline FI-Lab scores with organ damage accrual during follow-up. To compare the performance of models containing the FI-Lab and/or SLICC-FI as predictor variables, we used Akaike information criterion (AIC), Harrell’s C-statistics, and pseudo-R2 values. Results The 283 included patients (89% female) had a mean (SD) age of 47.7 (15.1) years and a median (IQR) disease duration of 8.3 (2.6-19.8) years at baseline. The 97 patients classified as frail at baseline (based on FI-Lab scores > 0.21) had increased mortality risk [hazard ratio 3.71; 95% CI 1.82-7.54] and a higher rate of organ damage accrual during follow-up [incidence rate ratio 2.26; 95% CI 1.59-3.22] compared to non-frail patients. A weak correlation existed between baseline FI-Lab and SLICC-FI scores (rs=0.37, p < 0.0001). In unadjusted analysis, higher baseline FI-Lab and SLICC-FI scores were both associated with increased mortality risk during follow-up. However, after multivariable adjustment, only the FI-Lab maintained a significant association with mortality risk (Table 1). Both the FI-Lab and the SLICC-FI were significant baseline predictors of organ damage accrual during follow-up, and the multivariable model that included both frailty measures was superior to the models containing either the FI-Lab or the SLICC-FI alone. Table 1. Association of baseline FI-Lab and SLICC-FI scores with mortality risk and organ damage accrual during follow-up (n=274). Conclusion An FI constructed from routinely collected laboratory variables can measure frailty and predict future health outcomes in SLE. The FI-Lab may serve as a convenient screening tool to detect subclinical deficit accumulation and promote early risk mitigation among SLE patients. [1.] Ellis HL. CMAJ 2020;192(1):E3-E8.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,325 · 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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