Integrating Multimorbidity Assessment into Rheumatology Care: Prognostic Role of the Charlson Comorbidity Index in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disease with significant morbidity and premature mortality. As patients with SLE often suffer from multiple comorbid conditions, evaluating the overall health burden is critical for improving risk stratification and long-term outcomes. The Charlson Comorbidity Index (CCI) is a widely used tool for quantifying the burden of comorbidity. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the prognostic value of the CCI for all-cause mortality in adult patients with SLE. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis in accordance with the PRISMA 2020 guidelines. Three databases (PubMed, Embase, and Web of Science) were searched up to May 2025. Three studies (n = 1175 participants) met the inclusion criteria. Eligible studies included adult SLE populations that evaluated the comorbidity burden using the CCI and reported all-cause mortality. Study characteristics and effect sizes were extracted, and a fixed-effects model (after considering both random- and fixed-effects approaches) was applied to calculate pooled odds ratios (ORs). Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Three observational studies (n = 1175 participants) met the inclusion criteria. All demonstrated a significant association between higher CCI scores and increased all-cause mortality. The pooled OR for mortality in patients with a high comorbidity burden was 3.92 (95% CI: 2.74–5.60), with no observed heterogeneity (I2 = 0%). The risk of bias was moderate to high across all studies. Conclusions: Multimorbidity, as measured by the CCI, is a strong independent predictor of mortality in SLE. Integrating comorbidity assessment into rheumatology care may enhance prognostic evaluation, guide personalized treatment, and support interdisciplinary management strategies for patients with complex disease profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».