Effect of menopause on the modified Rodnan skin score in systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to evaluate the effect of menopause on skin thickening, as measured by the modified Rodnan skin score (mRSS), in women with systemic sclerosis (SSc). METHODS: We identified women with either limited or diffuse SSc, aged ≥ 18 years, enrolled within the Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) cohort, between 2004 and 2011. As part of the CSRG cohort, subjects undergo annual assessments with standardized questionnaires and physical examinations. We performed multivariate regression analyses using generalized estimating equation (GEE) to determine the effect of menopause on the mRSS, adjusting for relevant covariates including notably age, follow-up time, and disease duration. RESULTS: We identified 1070 women with SSc, contributing a total of 3546 observations over the study period. Of these women, at baseline, 65% had limited disease and 35% diffuse disease. In multivariate analyses, we observed a substantial effect of postmenopausal status on the mean mRSS in women with diffuse disease subtype [-2.62 units, 95% confidence interval (CI) -4.44, -0.80] and significant interaction between menopausal status and disease subtype (2.04 units, 95% CI 0.20, 3.88). The effect of postmenopausal status on the mean mRSS was smaller in women with limited SSc (-0.58, 95% CI -1.50, 0.34). CONCLUSIONS: Our results suggest that menopause has a substantial effect on skin thickening in diffuse SSc, with postmenopausal status being associated with a lower mean mRSS compared to premenopausal status.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».