Predicting Mortality in Patients with Rheumatoid Arthritis Related Interstitial Lung Disease: Expanding The GAP Model
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Rheumatoid arthritis-associated interstitial lung disease (RA-ILD) is a disease associated with morbidity and mortality. There is a high prevalence of usual interstitial pneumonia (UIP) pattern in RA-ILD and similarities have been observed between patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and the UIP form of RA-ILD. The GAP (gender, age, physiology) model has been shown to predict mortality in patients with IPF, but its ability to predict mortality in RA-ILD is not known. Methods: We identified 309 patients with RA-ILD at 4 academic centers with ongoing longitudinal cohorts of patients with ILD (Mayo Clinic, University of Ulsan, University of California, San Francisco and University of Modena & Reggio Emilia). The primary endpoint was mortality. To handle the issue of missing data, multiple imputation by iterative chained equations was used, resulting in 20 completed datasets. Linear and logistic imputation models were used for continuous and binary covariates, respectively. Using the GAP model as the baseline mortality prediction model, we determined the additive model performance for mortality risk prediction by incorporating additional variables. Model discrimination was assessed using the c-index. Results: Patients had a mean age of 65 years and were predominantly female (54%). The mean forced vital capacity % predicted was 73 and the mean diffusing capacity for carbon monoxide (DLCO) % predicted was 55. The majority of patients had positive rheumatoid factor (RF) (89%) or positive anti-cyclic citrullinated peptide antibody (71%). Twenty-four percent of patients had a definite UIP pattern on high-resolution computed tomography (HRCT). The original GAP model (Gender, Age, FVC%, DLCO%) had a c-index of 0.69 in our cohort. The performance of this model improved by expanding the GAP model to include 2 additional variables: definite UIP pattern on HRCT and positive RF. The c-index of this expanded model was 0.71. Conclusions: The addition of 2 variables, definite UIP pattern on HRCT and RF, improves the performance of the GAP model to predict mortality in patients with RA-ILD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».