Prevalence, Risk Factors, and Outcomes of Chronic Kidney Disease in Patients With Systemic Lupus Erythematosus With and Without Lupus Nephritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Chronic kidney disease (CKD) has significant clinical and therapeutic implications. This study assessed CKD prevalence, risk factors, and long-term outcomes in patients with systemic lupus erythematosus (SLE), both with and without lupus nephritis (LN). Methods This single-center, retrospective, medical records review study, conducted between 2014 and 2023, included adult patients with SLE. CKD was defined as estimated glomerular filtration rate (eGFR) < 60 mL/min/1.73 m2 or albuminuria ≥ 30 mg/24 h in ≥ 2 consecutive tests, spaced ≥ 3 months apart. Statistical analyses included chi-square tests, t tests, multivariable regression, and Cox proportional hazards models. Results A total of 175 patients with SLE were included, with a mean follow-up of 18.3 (SD 14.7) years. Of these patients, 12 required kidney replacement therapy. CKD was diagnosed in 54.6% (89/163) of patients, including 15.7% with reduced eGFR only, 52.8% with albuminuria only, and 31.5% with both. LN was associated with a higher hazard ratio (HR) of 5.4 for CKD, and 46.1% of patients with CKD had no history of LN. CKD was associated with increased cardiovascular morbidity and hospitalization rates for SLE exacerbations and infections. Cox analyses identified LN as the strongest predictor of CKD, with age and lower eGFR at diagnosis identified as other predictors. CKD was an important predictor of mortality among patients with SLE, in both univariate and multivariable analyses (19.1% vs 1.4%, P < 0.001). Conclusion CKD is highly prevalent in SLE, including in patients without prior LN. CKD is associated with increased morbidity and mortality. This study emphasizes the clinical relevance of CKD diagnosis and management in patients with SLE.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».