Severe gastrointestinal disease in very early systemic sclerosis is associated with early mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the incidence, predictors and outcomes associated with severe gastrointestinal (GI) disease in a large inception SSc cohort. METHODS: SSc subjects with <2 years of disease duration were identified from two multicentre cohorts. Severe GI disease was defined as: malabsorption, hyperalimentation, pseudo-obstruction and/or ⩾10% weight loss in association with the use of antibiotics for bacterial overgrowth or oesophageal stricture. Kaplan-Meier, multivariate logistic regression and Cox proportional hazard analyses were performed to determine the cumulative incidence rate, independent clinical correlates and mortality rate associated with severe GI disease. A longitudinal mixed model was used to assess the impact of severe GI disease on the Short Form Health Survey. RESULTS: In this inception SSc cohort, the probability of developing severe GI disease was estimated at 9.1% at 2 years and 16.0% at 4 years. In multivariate analysis, severe GI disease was associated with inflammatory myositis (odds ratio 4.68, 95% CI 1.65, 13.24), telangiectasias (odds ratio 2.45, 95% CI 1.19, 5.04) and modified Rodnan skin score (odds ratio 1.03, 95% CI 1.01, 1.07). Severe GI disease was associated with a >2-fold increase in the risk of death (hazard ratio 2.27, 95% CI 1.27, 4.09) and worse health-related quality of life [Short Form Health Survey physical (β = -2.37, P = 0.02) and mental (β = -2.86, P = 0.01) component summary scores]. CONCLUSION: Severe GI disease is common in early SSc and is associated with significant morbidity and increased mortality. More research is needed to understand, prevent and mitigate severe GI disease in SSc.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».