Abnormal Nailfold Capillaroscopy Is Common in Patients with Connective Tissue Disease and Associated with Abnormal Pulmonary Function Tests
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the presence of a systemic sclerosis (SSc) pattern on nailfold capillary microscopy (NCM) in patients with Raynaud phenomenon (RP) and to explore its association with abnormal pulmonary function tests (PFT). METHODS: NCM patterns were assessed in 759 consecutive patients with RP. Patterns were classified as normal (n = 354), nonspecific (n = 159), or SSc pattern (n = 246). Abnormal PFT was defined as forced vital or diffusion capacity < 70%. Patients were classified as primary RP (n = 245), or secondary: no definite diagnosis (n = 391), SSc (n = 40), primary Sjögren syndrome (pSS; n = 30), systemic lupus erythematosus (SLE; n = 30), mixed connective tissue disease (MCTD; n = 7), rheumatoid arthritis (RA; n = 15). RESULTS: An SSc pattern on NCM was frequently observed in most patients with a definite diagnosis: SSc (88%), pSS (33%), SLE (17%), MCTD (71%), and RA (13%). In patients without definite diagnosis, 17% had a normal NCM pattern, 35% nonspecific, and 48% SSc pattern. Abnormal PFT was more frequent in patients with an SSc pattern (35.9% vs 19.5%, p = 0.002), even when corrected for SSc diagnosis (p = 0.003). Absence of an SSc pattern had high negative predictive value (88%); positive predictive values were low. CONCLUSION: SSc pattern on NCM is common in patients with RP, and in those with connective tissue diseases other than SSc. It is associated with a higher prevalence of abnormal PFT, independent of the presence of an SSc diagnosis. Although these data need validation in a prospective setting, they underline the importance of NCM in RP and putative value to stratify the risk of pulmonary involvement in early stages of disease.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».