Performance of Forced Vital Capacity and Lung Diffusion Cutpoints for Associated Radiographic Interstitial Lung Disease in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Forced vital capacity (FVC) and DLCO are used for screening of systemic sclerosis-associated interstitial lung disease (SSc-ILD). The study purpose was to determine the sensitivity, specificity, and negative predictive value (NPV) (proportion of true negative screening tests) of FVC and DLCO thresholds for SSc-ILD on chest high-resolution computed tomography (HRCT) scans. METHODS: Patients fulfilling American College of Rheumatology 2013 SSc criteria with a chest HRCT scan and pulmonary function tests (PFT) were studied. A thoracic radiologist quantified radiographic ILD. Optimal FVC and DLCO % predicted thresholds for ILD were identified using receiver-operating characteristic curves. The FVC and DLCO combinations with greatest sensitivity and specificity were also determined. Subanalysis was performed in patients with positive Scl-70 autoantibodies. RESULTS: The study included 265 patients. Of 188 (71%) with radiographic ILD, 59 (31%) had "normal" FVC (≥ 80% predicted), and 65 out of 151 (43%) had "normal" DLCO (≥ 60% predicted). FVC < 80% (sensitivity 0.69, specificity 0.73), and DLCO < 62% (sensitivity 0.60, specificity 0.70) were optimal thresholds for radiographic SSc-ILD. All FVC and DLCO threshold combinations evaluated had NPV < 0.70. The NPV for radiographic ILD for FVC < 80% was lower in patients with positive Scl-70 autoantibody (NPV = 0.05) compared to negative Scl-70 autoantibody (NPV = 0.57). CONCLUSION: Radiographic ILD is prevalent in SSc despite "normal" PFT. No % predicted FVC or DLCO threshold combinations yielded high NPV for SSc-ILD screening. "Normal" FVC and DLCO in patients with SSc, especially those with positive Scl-70 autoantibodies, should not obviate consideration of HRCT for ILD evaluation.
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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 ».