MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1808650160 · doi:10.1002/acr.20336

Associations with digital ulcers in a large cohort of systemic sclerosis: Results from the Canadian Scleroderma Research Group registry

2010· article· en· W1808650160 sur OpenAlexafffundabout
Sarit Khimdas, Sarah E Harding, Ash Bonner, Brittany Zummer, Murray Baron, Janet Pope

Notice bibliographique

RevueArthritis Care & Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseScleroderma (fungus)Internal medicineConnective tissue diseaseCohortSkin ulcerLogistic regressionScarsSurgeryDiseaseLungPathologyAutoimmune disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Digital ulcers are a common complication of systemic sclerosis (SSc; scleroderma). Approximately half of SSc patients have had a digital ulcer, but information is lacking on whether digital ulcers are associated with patient demographics and clinical outcomes. We wanted to determine the associations between digital ulcers and other SSc vascular complications and organ involvement. METHODS: Data from the Canadian Scleroderma Research Group are collected annually on SSc patients, including presence, location, and number of digital ulcers; complications from digital ulcers; internal organ involvement; skin score; and laboratory results. Correlation coefficients, chi-square test, and logistic regression modeling were done to determine the associations of digital ulcers with other factors, including internal organ complications. RESULTS: A total of 938 patients were included; 86% were women, the mean age was 55 years, the mean disease duration was 13.6 years, and 50% had limited cutaneous SSc. Eight percent had a digital ulcer currently and 44% had a digital ulcer ever; 53.1% had digital pitting scars. Digital ulcers were associated with increased modified Rodnan skin score (P = 0.0001), hand and finger skin score (P = 0.0001), Health Assessment Questionnaire score (P = 0.0001) and disease duration (P = 0.001), younger age of SSc onset (P = 0.0001), interstitial lung disease (ILD; P = 0.0001), and topoisomerase I (Scl-70) antibodies (P = 0.0001) in limited and diffuse cutaneous SSc subsets. Digital ulcers were not associated with sex (P = 0.95), smoking (P = 0.9), pulmonary arterial hypertension (PAH; P = 0.35), and scleroderma renal crisis (SRC; P = 0.569). Digital ulcers were further associated with reduced diffusing capacity for carbon monoxide (DLCO; P = 0.0001) and esophageal involvement (P = 0.0001) in diffuse cutaneous SSc only. CONCLUSION: Digital ulcers are associated with worse disease, including skin and lung involvement, but are not associated with PAH and SRC. However, the low DLCO that is associated with SRC could represent ILD or microvasculopathy.

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)0,003
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations145
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArthritis Care & ResearchMême sujetSystemic Sclerosis and Related DiseasesTravaux en français237 207