Predictors of damage accrual by organ domain in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Organ damage in SLE is assessed using the SLICC/ACR Damage Index (SDI), which quantifies damage in 12 organ systems but generally reports a total score. We examined whether the risk factors for overall organ damage accrual captured those associated with domain-specific damage accrual in patients with SLE. METHODS: Data from a 13-country longitudinal SLE cohort were collected between 2013 and 2020 using standard templates. SDI was used to assess overall and domain-specific organ damage. A series of multi-failure, multivariate models were performed to examine the risk factors associated with overall and domain-specific damage accrual. RESULTS: A total of 3449 patients with a median of 2.8 [interquartile range (IQR): 1.1, 5.6] years of follow-up were studied. Twenty-one percent (n = 717) patients accrued damage in at least one domain during the study period (musculoskeletal, 6%; renal and ocular, 5% each, neuropsychiatric, 2.5%; <2%, other domains). Risk factors for damage accrual differed among domains. Older age, cumulative glucocorticoid dose, existing skin damage, and diabetes were strong predictors in multiple but discrete domains. Asian ethnicity conferred greater risk of ocular, musculoskeletal, and diabetic damage accrual but was protective against peripheral vascular damage accrual. Smoking was a significant risk factor for peripheral vascular and skin damage accrual, while male sex was associated with the malignancy domain. CONCLUSION: Risk factors for individual organ system damage accrual were highly varied in patients with SLE. Not all factors associated with domain-specific damage accrual were captured by the risk factors analysed for overall organ damage accrual. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, http://clinicaltrials.gov, NCT03138941.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».