Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Treatment of systemic sclerosis (SSc) is challenging despite advances in medical therapeutics for other rheumatologic diseases. Significant disease modifying therapy is lacking for most patients with SSc, due to the heterogeneous multisystem nature of SSc and its complex pathophysiology. The emergence of organ based management strategies has provided guidance in patient care as well as research and drug development. Areas covered: Design and development of new compounds focused on the underlying fibrotic disease processes have been sparse. Therefore, organ based strategies with targeted approaches have been directed towards the most devastating and life threatening features of systemic sclerosis. These include pulmonary arterial hypertension, interstitial lung disease, peripheral vasculopathy and skin thickening. In this context, new treatment regimens using older drugs as well as discovery of novel compounds based on recent insights of the disease pathophysiology are discussed. Expert opinion: Systemic sclerosis is a heterogeneous rare disease that carries a high burden of morbidity and mortality. Organ based management strategies have improved the natural history of systemic sclerosis using targeted interventions or strategies, particularly vascular features. However, more research is required to better understand disease mechanisms, including an ultimate unifying pathway that explains the multisystem nature of systemic sclerosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».