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Enregistrement W2890199186 · doi:10.1513/annalsats.201806-362oc

Does Systemic Sclerosis–Associated Interstitial Lung Disease Burn Out? Specific Phenotypes of Disease Progression

2018· article· en· W2890199186 sur OpenAlexaff
Sabina A. Guler, Tiffany A. Winstone, Darra Murphy, Cameron Hague, Jeanette Soon, Nada Sulaiman, Kathy H. Li, James V. Dunne, Pearce Wilcox, Christopher J. Ryerson

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDLCOInterstitial lung diseaseVital capacityInternal medicineDiffusing capacityPulmonary function testingCohortConfidence intervalLungLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Previous studies have suggested that interstitial lung disease (ILD) progresses most rapidly early in the course of systemic sclerosis–associated (SSc)-ILD, and that SSc-ILD is often more stable or even “burned out” after the first 4 years following diagnosis. Objectives Our objectives were to determine whether an apparent plateau in pulmonary function decline is due to survival bias and to identify distinct prognostic phenotypes of ILD progression. Methods Consecutive patients with SSc-ILD from a single center were included. Pulmonary function measurements were typically performed every 6 months. Study participants were categorized into long-term survivors (>8 yr survival from diagnosis), and those with medium-term and short-term mortality (4–8 and <4 yr survival, respectively). We excluded those censored with less than 8 years of follow-up. Subject-specific slopes for change in forced vital capacity (FVC) and diffusing capacity of the lung for carbon monoxide (DlCO) were calculated using generalized linear models with mixed effects. The rate of decline in FVC was compared across prognostic groups. Results The cohort included 171 study participants with SSc-ILD. A plateau in the progression of FVC was apparent in the full cohort analysis but disappeared with stratification into prognostic subgroups to account for survival bias. Those with short-term mortality had a higher annual rate of decline in FVC (−4.10 [95% confidence interval (CI), −7.92 to −0.28] vs. −2.14 [95% CI, −3.31 to −0.97] and −0.94 [−1.46 to −0.42]; P = 0.003) and DlCO (−5.28 [95% CI, −9.58 to −0.99] vs. −3.13 [95% CI, −4.35 to −1.92] and −1.32 [95% CI, −2.01 to −0.63]; P < 0.001) than those with medium-term mortality and long-term survival with adjustment for age, sex, and pack-years. Change in FVC in the previous year did not predict FVC change in the subsequent year. Conclusions Adults with SSc-ILD have distinct patterns of physiological progression that remain relatively consistent during long-term follow-up; however, recent change in FVC cannot be used to predict future change in FVC within shorter follow-up intervals. The findings of this study provide important information on the course of disease in SSc-ILD and identify specific phenotypes of progression that may improve clinical decision-making and design of future therapeutic trials.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations107
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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