Bosentan for Digital Ulcers in Patients with Systemic Sclerosis: A Prospective 3-year Followup Study
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Systemic sclerosis (SSc) is a complex autoimmune connective tissue disease characterized by cutaneous and visceral fibrosis and widespread vascular pathology1. Digital ulcers (DU) are a major clinical problem in SSc, occurring in about one-third of patients2. DU cause local pain and functional impairment and have a negative effect on quality of life for patients with SSc2. Therapeutic agents potentially used for management of DU include calcium channel blockers, α-adrenergic inhibitors, angiotensin II-converting enzyme inhibitors, prostacyclin analogs, phosphodiesterase-5 inhibitor, and others2. Bosentan is a specific orally active dual endothelin receptor antagonist that has been used for the treatment of pulmonary hypertension (PH) and recently for DU3–5. The objective of our study was to examine the effectiveness and safety of bosentan for healing DU in patients with SSc over the long term. For a cohort of 110 patients with SSc, 30 patients with DU were identified. All patients fulfilled the American College of Rheumatology criteria for SSc6 and all were refractory to calcium channel antagonists, angiotensin II inhibitors, or sildenafil. … Address reprint requests to Prof. Drosos. E-mail: adrosos{at}cc.uoi.gr
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».