Myopathy is a poor prognostic feature in systemic sclerosis: results from the Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the clinical impact of muscle involvement in a large systemic sclerosis (SSc) cohort. METHOD: Using the Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) database, SSc patients with either elevated creatine kinase (CK) or a prior history of myositis/myopathy were identified. Regression and Kaplan-Meier analyses were performed to determine characteristics associated with muscle involvement in SSc and survival outcome. RESULTS: In 1145 patients with SSc, 5.6% had an elevated CK. This subset was more likely to be male (24.5% in elevated CK vs. 12.6% in normal CK, p < 0.013), younger (52 vs. 56 years, p < 0.045), have diffuse cutaneous SSc (dcSSc; 40.4% vs. 37.9%, p < 0.002), tendon friction rubs (30.0% vs. 13.4%, p < 0.001), and forced vital capacity (FVC) < 70% (23.9% vs. 13.1%, p < 0.039), be ribonucleoprotein (RNP) antibody positive (12.0% vs. 5.0%, p < 0.032), topoisomerase1 (topo1)-antibody positive (26.0% vs. 14.4%, p < 0.026), have a higher modified Rodnan skin score (MRSS; 16.14 vs. 9.81, p < 0.001), and a higher Health Assessment Questionnaire (HAQ) score (0.98 vs. 0.79, p < 0.011). Survival was reduced for patients with elevated CK (p < 0.025). Nearly 10% of patients in the CSRG cohort had a prior history of myositis/myopathy. This subset also had findings similar to those with elevated CK and increased mortality (p < 0.003). CONCLUSIONS: Muscle involvement in SSc has a poor prognosis impacting survival, especially in men with early dcSSc with topo1 and RNP autoantibodies and interstitial lung disease (ILD).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».