KL-6 But Not CCL-18 Is a Predictor of Early Progression in Systemic Sclerosis-related Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The 2 pneumoproteins, KL-6 and CCL-18, are promising biomarkers in systemic sclerosis (SSc)-related interstitial lung disease (ILD). Our goal was to determine their predictive significance for forced vital capacity % (FVC%) decline within the first year of followup in patients with early SSc-ILD. METHODS: Early SSc patients with imaging-verified ILD enrolled in the Genetics versus Environment in Scleroderma Outcome Study (GENISOS) cohort were included. Annualized rate of change in FVC% based on the baseline and followup measurement within 12-18 months was used as the surrogate outcomes for ILD progression. RESULTS: Eighty-two early SSc-ILD patients with mean disease duration of 2.3 years were investigated. FVC% change ranged from -23% to 38%. Baseline KL-6 levels were higher in patients than healthy controls (p < 0.0001). Higher KL-6 levels were predictive of faster FVC% decline at the 1-year followup (r = -0.23, p = 0.037). Upon categorizing KL-6 using a previously published cutoff of 1273 U/ml, its predictive significance remained in the univariable model (b = -0.07, p = 0.01), indicating that patients with positive KL-6 had on average 7% more decline in annualized percent change of FVC%. Moreover, KL-6 remained an independent predictor after adjustment for sex, disease type, anti-Scl-70, and immunosuppressive treatment status in multivariable models. Although CCL-18 was higher in patients than controls (p < 0.001), its levels did not predict FVC decline rate (p = 0.458). CONCLUSION: KL-6 but not CCL-18 is predictive of early SSc-ILD progression. KL-6 is a promising pneumoprotein that can contribute to SSc-ILD clinical trial enrichment.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».