Associations with digital ulcers in a large cohort of systemic sclerosis: Results from the Canadian Scleroderma Research Group registry
Notice bibliographique
Résumé
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».