Notice bibliographique
Résumé
Scleroderma is a connective tissue disease that causes fibrosis and vascular abnormalities, but that also has an autoimmune component. Many patients with scleroderma have a positive antinuclear antibody, and there can be family histories of other connective tissue diseases such as systemic lupus erythematosus (SLE) and rheumatoid arthritis. Some patients have features of scleroderma and other autoimmune conditions. This article will review recent literature to help in the understanding of scleroderma with overlap features. Recent reports of scleroderma overlap with rheumatoid arthritis suggest distinct features of diffuse scleroderma with positive Scl-70, pulmonary fibrosis, and later seropositive erosive rheumatoid arthritis. SLE rarely occurs with scleroderma. Sjögren syndrome symptoms are common in scleroderma. In primary Sjögren syndrome, anticentromere antibody positive patients have more Raynaud phenomenon. Antibodies that occur in scleroderma that are thought to be specific are present in other connective tissue diseases. For instance, Scl-70 antibody is reported in as many as 35% of patients with scleroderma but can be present in 25% of patients with SLE. Myositis or myopathy can be features of scleroderma. Scleroderma overlap with polymyositis is frequently anti-PM Scl antibody positive, whereas anti-Jo-1 does not normally occur in the overlap of scleroderma and polymyositis but is usually exclusively positive in polymyositis with arthritis and alveolitis. A better prognosis is found with PM Scl antibody in myositis. Vasculitis is not a typical feature of scleroderma, but has been reported. Eosinophilic fasciitis is rare, and the onset could be associated with simvastatin.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».