Calcinosis is associated with digital ischaemia in systemic sclerosis—a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if ischaemia is a causal factor in the development of calcinosis in SSc. METHODS: Patients with SSc were assessed yearly. Physicians reported the presence of calcinosis, digital ischaemia (digital ulcers, digital necrosis/gangrene, loss of digital pulp on any digits and/or auto- or surgical digital amputation) and nailfold capillary dropout assessed using a dermatoscope. The number of digits with digital ischaemia was used as an assessment of the severity of digital ischaemia. SSc specific antibodies were detected with a line immunoassay. Multiple logistic regression and Cox proportional hazards models were generated to determine associations between calcinosis, digital ischaemia and capillary dropout. RESULTS: One thousand three hundred and five patients were included in this study, of whom 300 (23.0%) had calcinosis at study entry. In a cross-sectional multivariate analysis, at baseline, calcinosis was associated with digital ischaemia (odds ratio (OR) = 2.37, 95% CI: 1.66, 3.39), severity of ischaemia (OR = 1.12, 95% CI: 1.06, 1.18), capillary dropout (OR = 1.41, 95% CI: 1.05, 1.89), ACAs (OR = 1.68, 95% CI: 1.17, 2.43) and anti-RNA polymerase III antibodies (OR = 1.77, 95% CI: 1.08, 2.89). Current use of calcium channel blockers was inversely associated with the presence of calcinosis (OR = 0.70, 95% CI: 0.52, 0.96). Of the 805 patients with no calcinosis at study entry and at least one follow-up visit, 215 (26.7%) developed calcinosis during follow-up. Significant baseline predictors of the development of calcinosis in follow-up were digital ischaemia (hazard ratio (HR) = 1.82, 95% CI: 1.30, 2.54), capillary dropout (HR = 1.46, 95% CI: 1.08, 1.99), dcSSc (HR = 1.57, 95% CI: 1.11, 2.21), ACA (HR = 2.18, 95% CI: 1.50, 3.17) and anti-RNA polymerase III antibodies (HR = 2.58, 95% CI: 1.65, 4.04). CONCLUSION: Ischaemia may play a role in the development of calcinosis in SSc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».