Systemic Sclerosis in Canada’s North American Native Population: Assessment of Clinical and Serological Manifestations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Certain North American Native (NAN) populations are known to have higher rates of systemic sclerosis (SSc) compared to non-NAN; however, little is known of the specific disease characteristics in this population in Canada. This study compares the clinical and serological manifestations of SSc in NAN and white patients. METHODS: This cross-sectional, multicenter study included subjects enrolled in the Canadian Scleroderma Research Group registry between September 2004 and June 2012. Subjects were evaluated with complete medical histories, physical examinations, and self-questionnaires. Ethnicity was defined by self-report. Disease characteristics were compared between NAN and white patients and multivariate analyses were performed to determine the independent association between ethnicity and various clinical manifestations. RESULTS: Of 1278 patients, 1038 (81%) were white, 71 (6%) were NAN, and 169 (13%) were classified as non-white/non-NAN. There were important differences between NAN and white subjects with SSc. In multivariate analysis adjusting for socioeconomic differences and smoking status, NAN ethnicity was an independent risk factor for the severity of Raynaud phenomenon and more gastrointestinal symptoms, and was associated with a nonsignificant increase in the presence of digital ulcers. CONCLUSION: NAN patients with SSc have a distinct clinical phenotype. Our study provides a strong rationale to pursue further research into genetic and environmental determinants of SSc.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».