Assessment, Definition, and Classification of Lower Limb Ulcers in Systemic Sclerosis: A Challenge for the Rheumatologist
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate pathogenesis and clinical features of lower limb ulcers in systemic sclerosis (SSc) and to propose a classification that could be used in clinical practice. METHODS: Charts of 60 patients with SSc who had lower limb cutaneous lesions were reviewed. All patients had videocapillaroscopy and arterial and venous lower limb color Doppler ultrasonography (US). Arteriography was performed if occlusive peripheral arterial disease was suspected. RESULTS: The 554 lesions were classified as hyperkeratosis, ulcers, and gangrenes. There were 341 (61.6%) hyperkeratoses, 208 (37.5%) ulcers, and 5 (0.9%) gangrenes. Ulcers were divided into pure ulcers, ulcers associated with hyperkeratosis, and ulcers secondary to calcinosis. Involvement of arterial and venous macrocirculation as determined by color Doppler US was observed in 17 (18.3%) and 18 (30%) patients, respectively. Seventeen out of 37 patients with pure ulcers (45.9%) presented neither venous insufficiency nor hemodynamically significant macrovascular arterial disease. In these patients, pure ulcers were most likely caused by isolated SSc-related microvascular involvement (pure microvascular ulcers). The only significant risk factor for development of pure microvascular ulcers in the multivariate analysis was the history of lower limb ulcers (OR 26.67, 95% CI 2.75-259.28; p < 0.001). CONCLUSION: Results of our study indicate that lower limb ulcers in SSc often have a multifactorial pathogenesis that may be difficult to manage. Further studies are needed to validate the proposed classification and to assess the most appropriate management of lower limb ulcers in 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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».