Gender and ethnic origin have no effect on long-term outcome of childhood-onset systemic lupus erythematosus.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract \nOBJECTIVE: \n \nTo investigate the associations of gender and ethnic origin with longterm outcome in childhood-onset systemic lupus erythematosus (SLE). \nMETHODS: \n \nThe study cohort consisted of 51 patients (13 males and 38 females) with childhood-onset SLE followed for > or = 5 years at the British Columbia Children's Hospital in Vancouver. Fifteen patients were Caucasian, 14 Chinese, 9 East Indian, and 13 patients were of other ethnic backgrounds: none was African-American or Hispanic. Outcome measures assessed retrospectively included Systemic Lupus International Collaborating Clinics/American College of Rheumatology Damage Index score (SDI), SLE-related death, need for dialysis or renal transplantation, and use of intensive immunosuppressive therapy. A SDI > or = 2 was assigned as poor outcome. \nRESULTS: \n \nThe median age at diagnosis was 10.8 years and the median duration of followup was 7.2 years. Five-year survival was 100%; 10-year survival was 85.7% (12/14 patients). The median SDI score at last followup was 2.0 (range 0-9); 2.0 for male, 1.5 for female; 2.0 for Caucasian and 2.03 for non-Caucasian patients. Twenty-six out of 51 patients (51%) had poor outcome (SDI score > 2). Three female patients required dialysis: 2 had subsequent renal transplants. Thirty patients received intensive immunosuppressive therapy. The SDI scores, mortality, and need for intensive immunosuppressive therapy were not influenced by either gender or ethnic origin. \nCONCLUSION: \n \nThe median SDI score was high for this cohort with childhood-onset SLE. In contrast to other published data, no association of male gender and/or non-Caucasian ethnicity with poor outcome was found in our study cohort.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».