Clinical and Laboratory Characteristics and Mortality in Korean Patients with Systemic Sclerosis: A Nationwide Multicenter Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to investigate demographic and clinical features and predictors of mortality in Korean patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: We performed a retrospective multicenter medical chart review in Korean patients diagnosed with SSc from 1986 to 2016 at 11 university hospitals representing each geographic area of Korea. SSc patients were defined according to the American College of Rheumatology preliminary classification criteria and subtyped as limited cutaneous (lcSSc) or diffuse cutaneous (dcSSc) SSc. RESULTS: We enrolled 751 patients (female, 86.7%; mean age at diagnosis, 48.9 yrs). The most common organ involvement was interstitial lung disease (52.7%), followed by gastroesophageal reflux disease (32.9%) and pulmonary arterial hypertension (13.6%). Patients with lcSSc were more common than those with dcSSc (64.8 vs 35.2%), whereas anti-Scl-70 and anticentromere antibody positivity were identified in 302 (42.5%) and 175 (25.5%) patients, respectively. In the 46 (6.1%) patients who developed a malignancy, lung cancer (23.9%) was the most common diagnosis, followed by gastric (13%) and breast cancer (13%). During the study period, 57 (7.6%) patients died, and the 5- and 10-year survival rates were 94% and 87%, respectively. Increased age at diagnosis, cardiovascular involvement, and anti-Scl-70 antibody positivity were significant predictors of death. CONCLUSION: Clinical manifestations and survival rates in Korean SSc patients are similar to those of other populations. However, the prevalence of anti-Scl-70 antibody is higher in Korean SSc patients compared with whites, while the prevalence of anticentromere antibody is lower.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».