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Enregistrement W2766286270 · doi:10.3899/jrheum.161349

Limited Exercise Capacity in Patients with Systemic Sclerosis: Identifying Contributing Factors with Cardiopulmonary Exercise Testing

2017· article· en· W2766286270 sur OpenAlexvenueno aff
Nihal Martis, Viviane Queyrel‐Moranne, David Launay, Rémi Nevière, Jean‐Gabriel Fuzibet, Charles‐Hugo Marquette, Sylvie Leroy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyDLCOInternal medicineInterstitial lung diseasePulmonary function testingVital capacityLung volumesEtiologyLungDiffusing capacityLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Exercise limitation in patients with systemic sclerosis (SSc) is often multifactorial and related to complications such as interstitial lung disease (ILD), pulmonary vasculopathy (PV), left ventricular dysfunction (LVD), and/or peripheral/muscular limitation (PML). We hypothesized that cardiopulmonary exercise testing (CPET) could not only suggest and rank competing etiologies, but also highlight peripheral impairment. Methods. Clinical, resting pulmonary function testing, and CPET data from patients with SSc referred for exercise limitation between October 2009 and November 2015 were retrospectively analyzed in this bi-center study. Patients were categorized as having ILD, PV, LVD, and/or PML based on CPET response patterns and the diagnoses were matched with results from the reference investigations. The latter consisted of transthoracic echocardiography, chest computed tomography scan, and right heart catheterization (RHC). Results. Twenty-seven patients presented with CPET profiles consistent with ILD (n = 16), PV (n = 15), LVD (n = 5), and PML (n = 19). None of the subjects had a normal CPET profile. There was a statistically significant negative correlation between resting DLCO, on the one hand, and dead space to tidal volume ratio and alveolar–arterial gradient [P(Ai-a)O2] on the other (p < 0.005). CPET identified 90% of patients with a mean pulmonary arterial pressure at rest ≥ 21 mmHg measured by RHC (n = 10). Peak P(Ai-a)O2, taken independently from other variables, was crucial in distinguishing subjects with ILD from those without ILD (p < 0.05). Conclusion. CPET is useful for the characterization of multifactorial exercise limitation in patients with SSc and in identifying SSc-related complications such as ILD and PV. This study also identifies PML as an underestimated cause of exercise limitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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