Neuropsychiatric events in SLE: determination of attribution and assessment of outcome
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric (NP) events are common in SLE patients and in the general population. Although some events are a direct result of lupus-related autoimmune and inflammatory mechanisms, many are not. The frequency and diversity of NP events in SLE patients pose a challenge in determining their correct attribution and assessing outcome. These are of fundamental importance for the care of individual patients, studies of pathogenesis and the conduct of clinical trials. A total of 1,826 patients have been enrolled within 15 months of SLE diagnosis into an international, long-term prospective cohort study. Patients are assessed annually for up to 10 years. At each assessment, all NP events as per the ACR case definitions of 19 NP syndromes are recorded. Attribution of each NP event is determined centrally using two composite attribution rules of different stringency. Additional data collection includes demographic and clinical variables, SLE global disease activity (SLEDAI-2K), SLICC/ACR damage index (SDI), physician assessment of NP events (Likert scale) and self-report mental (MCS) and physical (PCS) component summary scores of the SF-36. Statistical analyses include Cox proportional hazards model, Kaplan-Meier curves, regression and multi-state statistical models. Upon enrollment into the cohort the proportion of NP events attributed to SLE varied from 19 to 38% and affected 6.1 to 11.7% of patients, depending upon the stringency of the attribution rule. Seizure disorders, cerebrovascular disease, acute confusional states and neuropathies were the most common of the 19 NP syndromes. Changes in SF-36 summary and subscale scores, in particular those related to mental health, were strongly associated with physician assessment of clinical outcomes of NP events. The short-term outcome of NP events was determined by their characteristics and attribution: focal events and those attributed to SLE had better outcomes. Overall, NP events had a negative impact on self-report health-related quality of life (HRQoL) but this was not necessarily true for all types of NP events. For example, most seizures were attributed to SLE, resolved in the absence of anti-seizure medications and were not associated with a persistent negative impact on HRQoL. The clinical and epidemiological challenge imposed by the high frequency and diversity of NP events in SLE patients can be addressed through the application of composite attribution rules, as well as physician and patient-derived outcome measures.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».