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Enregistrement W2804765270 · doi:10.1371/journal.pone.0197112

Clinical phenotypes and survival of pre-capillary pulmonary hypertension in systemic sclerosis

2018· article· en· W2804765270 sur OpenAlexaff
David Launay, David Montani, Paul M. Hassoun, Vincent Cottin, Jérôme Le Pavec, Pierre Clerson, Olivier Sitbon, Xavier Jaïs, Laurent Savale, Jason Weatherald, Vincent Sobanski, Stephen C. Mathai, Mājid Shafiq, Jean-François Cordier, É. Hachulla, Gérald Simonneau, Marc Humbert

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsUnited Therapeutics CorporationGlaxoSmithKlineBiogenGilead SciencesSanofiJohns Hopkins UniversityPfizer
Mots-clésDLCOMedicineInternal medicineHazard ratioProportional hazards modelPulmonary hypertensionPulmonary function testingCardiologySurvival analysisInterstitial lung diseaseProspective cohort studyGastroenterologyLungDiffusing capacityConfidence intervalLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pre-capillary pulmonary hypertension (PH) in systemic sclerosis (SSc) is a heterogeneous condition with an overall bad prognosis. The objective of this study was to identify and characterize homogeneous phenotypes by a cluster analysis in SSc patients with PH. Patients were identified from two prospective cohorts from the US and France. Clinical, pulmonary function, high-resolution chest tomography, hemodynamic and survival data were extracted. We performed cluster analysis using the k-means method and compared survival between clusters using Cox regression analysis. Cluster analysis of 200 patients identified four homogenous phenotypes. Cluster C1 included patients with mild to moderate risk pulmonary arterial hypertension (PAH) with limited or no interstitial lung disease (ILD) and low DLCO with a 3-year survival of 81.5% (95% CI: 71.4-88.2). C2 had pre-capillary PH due to extensive ILD and worse 3-year survival compared to C1 (adjusted hazard ratio [HR] 3.14; 95% CI 1.66-5.94; p = 0.0004). C3 had severe PAH and a trend towards worse survival (HR 2.53; 95% CI 0.99-6.49; p = 0.052). Cluster C4 and C1 were similar with no difference in survival (HR 0.65; 95% CI 0.19-2.27, p = 0.507) but with a higher DLCO in C4. PH in SSc can be characterized into distinct clusters that differ in prognosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, 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

Citations72
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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