Screening for pulmonary arterial hypertension in systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary arterial hypertension (PAH) is a dreaded complication of systemic sclerosis (SSc) that occurs in ∼10% of patients. Most individuals present with severe symptoms, significant functional impairment and severe haemodynamics at diagnosis, and survival after PAH diagnosis is poor. Therefore, early diagnosis through systematic screening of asymptomatic patients has the potential to identify PAH at an early stage. Current evidence suggests that early diagnosis and treatment of PAH in patients with SSc may lead to better clinical outcomes. Annual screening may include echocardiography, but this can miss some patients due to suboptimal visualisation or insufficient tricuspid regurgitation. Other options for screening include the DETECT algorithm or the use of a combination of pulmonary function testing (forced vital capacity/diffusing capacity of the lung for carbon monoxide ratio) and N-terminal-pro-brain natriuretic peptide levels. Symptomatic patients, those with an elevated tricuspid regurgitation velocity on echocardiogram with or without secondary echocardiographic features of PAH, and those who screen positive on the DETECT or other pulmonary function test algorithms should undergo right heart catheterisation. Exercise echocardiography or cardiopulmonary exercise testing, nailfold capillaroscopy and molecular biomarkers are promising but, as yet, unproven potential options. Future screening studies should employ systematic catheterisation to define the true predictive values for PAH.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».