Can Patient‐Reported Symptoms Be Used to Measure Disease Activity in Systemic Sclerosis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between patient-reported symptoms and changes in disease activity over time in systemic sclerosis (SSc). METHODS: Using data from 1,636 patients enrolled in the Australian Scleroderma Cohort Study, we used generalized estimating equations to determine the relationship between patient-reported worsening of Raynaud's phenomenon (RP), skin involvement, and breathlessness in the month preceding each study visit and features of disease activity in the corresponding organ systems. The associations between the following parameters were analyzed: patient-reported worsening RP and the presence of new-onset digital pitting and digital ulcers; patient-reported worsening skin involvement and increasing modified Rodnan skin thickness score (MRSS); new areas of skin involvement and new-onset joint contractures; patient-reported worsening breathlessness and deteriorating respiratory functions test (RFT) results, indicated by a 10% decrease in forced vital capacity (FVC) and a 15% decrease in diffusing capacity for carbon monoxide (DLco), new-onset interstitial lung disease (ILD), and new-onset pulmonary arterial hypertension (PAH). RESULTS: We found a significant association between patient-reported worsening RP and the presence of digital ulcers (odds ratio [OR] 1.53 [95% confidence interval (95% CI) 0.60-0.93]), patient-reported worsening skin involvement and increasing MRSS (OR 2.10 [95% CI 1.54-2.86]), and worsening patient breathlessness and deteriorating RFTs (FVC OR 2.12 [95% CI 1.70-2.65]; DLco OR 1.97 [95% CI 1.34-2.02]), new-onset ILD (OR 1.91 [95% CI 1.40-2.61]), and new-onset PAH (OR 5.08 [95% CI 3.59-7.19]). CONCLUSION: These results demonstrate that patient-reported symptoms are associated with clinically meaningful changes in disease activity in patients with SSc. This suggests that when objective measures of change in disease status are unavailable, patient-reported symptoms could be used to indicate a change in SSc disease activity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».