Serum Interleukin 6 Is Predictive of Early Functional Decline and Mortality in Interstitial Lung Disease Associated with Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Biomarkers of progression of interstitial lung disease (ILD) are needed to allow early therapeutic intervention in patients with scleroderma-associated disease (SSc-ILD). METHODS: A panel of 8 serum cytokines [interleukin 6 (IL-6), IL-8, IL-10, CCL2, CXCL10, vascular endothelial growth factor, fibroblast growth factor 2, and CX3CL1] was assessed by Luminex bead technology in exploratory cohorts of 74 patients with SSc and 58 patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). Mortality and significant lung function decline [forced vital capacity (FVC) ≥ 10%; DLCO ≥ 15%] from date of serum collection were evaluated by proportional hazards analysis. Based on these findings, the prognostic value of serum IL-6, evaluated by ELISA, was assessed in a larger test cohort of 212 patients with SSc-ILD. RESULTS: In the exploratory cohort, only serum IL-6 was an independent predictor of DLCO decline in both IPF and SSc-ILD. The IL-6 threshold level most predictive of DLCO decline within a year was 7.67 pg/ml. In the larger test cohort, serum IL-6 > 7.67 pg/ml was predictive of decline in FVC (HR 2.58 ± 0.98, p = 0.01) and in DLCO (HR 3.2 ± 1.7, p = 0.02) within the first year, and predictive of death within the first 30 months (HR 2.69 ± 0.96, p = 0.005). When stratified according to severity (FVC < 70%), serum IL-6 > 7.67 pg/ml was predictive of functional decline or death within the first year in patients with milder disease (OR 3.1, 95% CI 1.4-7.2, p = 0.007), but not in those with severe ILD. CONCLUSION: In SSc-ILD, serum IL-6 levels appear to be predictive of early disease progression in patients with mild ILD, and could be used to target treatment in this group, if confirmed by prospective studies.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».