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Enregistrement W6910041309 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.152

Clinical Associations and Outcomes of Pericarditis in Systemic Lupus Erythematosus

2025· article· en· W6910041309 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPericarditisAcute pericarditisMyocarditisChest painCardiac tamponadeTamponadeEndocarditisRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives We aimed to study the prevalence, outcomes, and associations of pericarditis in lupus. Methods This is a retrospective analysis of patients with pericarditis identified from a single-center SLE prospective database from July 1970 to Mar 2024. The diagnosis of pericarditis was based on SLEDAI-2K. The prevalence of pericarditis was determined in both inception (enrolled within 1 year of diagnosis) and prevalent cohorts. The remaining analysis focused on the inception cohort. Demographic and clinical variables were retrieved. The outcomes of pericarditis were defined as acute (resolution < 3 months), chronic (lasting ≥ 3 months), and relapsing (recurrence after complete resolution). Variables associated with pericarditis were analyzed using Cox proportional hazards modeling. Factors associated with the outcome of pericarditis (acute vs chronic, relapse vs no relapse) were examined within the pericarditis subgroup. Results Pericarditis was identified in 428 of 2122 patients (20.16%), 205 of 900(22.8%) in the inception, and 223 of 1222(18.2%) in the prevalent cohorts. The median age at SLE diagnosis was 30.31 years (IQR 13.72-41.06) (Table 1). Pericarditis typically developed early in the disease course, with a median disease duration of 0.51 years (IQR 0.11-2.11) at the first event. In 170 patients, the severity of chest pain was 6.5 of 10 (IQR 4.25-8). Associated myocarditis was observed in 5.3%, endocarditis in 1.9%, and cardiac tamponade in 1.4%. SLEDAI-2K at the time of pericarditis was 6(2-14) with commonly affected organ systems being hematologic (81%) and skin (76.1%). The majority had low complements and/or elevated anti-dsDNA (79.5%). Treatment included oral glucocorticoids (79%), and antimalarials (54.6%), with the most common immunosuppressant being azathioprine (20.9%). In comparison with patients without pericarditis, pericarditis was associated with younger age [0.98 (0.97-0.99)], higher average mean SLEDAI-2K [1.05 (1.02-1.09)], more constitutional symptoms [1.6 (1.19-2.19)], and less skin involvement [0.41 (0.27-0.62)]. The pericarditis outcomes were favorable for most, with 79.5% achieving complete resolution within 3 months. Chronic pericarditis was observed in 15.6% and lasted for 4.59 (3.3-16.78 months). Relapses occurred in 22.9% of patients, with a median of 2 relapses (IQR 2-3). No associations with disease duration at the time of the first event, anti-Sm, anti-dsDNA, use of glucocorticoids, or immunosuppressants were found for those with chronic pericarditis and relapses. Table 1: Demographics, clinical features, and serology of the inception cohort with pericarditis Conclusion Pericarditis was observed in 1 in 5 patients and was typically seen early in the disease course. The majority resolved within 3 months, with chronic pericarditis in 15.6%, and relapsing course in 22.9%. No associations were observed with chronic pericarditis and relapses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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