The 15% Rule in Scleroderma: The Frequency of Severe Organ Complications in Systemic Sclerosis. A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The prevalence of organ complications in scleroderma (systemic sclerosis; SSc) varies by definition used. This study was done to determine the frequency of several features of SSc. METHODS: A search of Medline-Ovid/Embase, PubMed, and Scopus databases from 1980 to November 30, 2011, was conducted to identify relevant articles with at least 50 patients with SSc extracting prevalence of each organ complication. Study quality was assessed using the STROBE (Strengthening The Reporting of OBservational studies in Epidemiology) checklist. Pooled prevalence was calculated using the random effects method. Heterogeneity was quantified using I(2). RESULTS: A total of 5916 articles were identified (913 from Medline-Ovid/Embase, 1009 from PubMed, and 3994 from Scopus); 5665 were excluded, leaving 251 articles for full-text review, with 69 included. Where available, frequencies were also included from the Canadian Scleroderma Research Group. Many severe complications in SSc occur about 15% of the time, including cardiac involvement (15%, 95% CI 6-24), diastolic dysfunction (16%, 95% CI 14-17), estimated pulmonary artery pressure > 40 mm Hg (18%, 95% CI 14-21), pulmonary arterial hypertension by right heart catheterization (15%, 95% CI 12-17), forced vital capacity (FVC) < 70% predicted (15%, 95% CI 12-17), FVC < 80% predicted (17%, 95% CI 12-21), myositis (13%, 95% CI 10-17), inflammatory arthritis (12%, 95% CI 9-16), Sjögren overlap (13%, 95% CI 10-16), and digital ulcers (DU; 15%, 95% CI 10-20); and 15% of DU have complications (amputations 12%, 95% CI 8-16, and hospitalizations 13%, 95% CI 6-21). Scleroderma renal crisis is uncommon but occurs in almost 15% (12%, 95% CI 5-19) of cases of disseminated cutaneous SSc. There is no 15% rule within skin and gastrointestinal tract for SSc. CONCLUSION: The "15%" rule for frequency of significant organ involvement in SSc is helpful.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».