Demographic and clinical predictors of progression and mortality in connective tissue disease-associated interstitial lung disease: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Connective tissue disease-associated interstitial lung disease (CTD-ILD) is associated with reduced quality of life and poor prognosis. Prior studies have not identified a consistent combination of variables that accurately predict prognosis in CTD-ILD. The objective of this study was to identify baseline demographic and clinical characteristics that are associated with progression and mortality in CTD-ILD. METHODS: Patients were retrospectively identified from an adult CTD-ILD clinic. The predictive significance of baseline variables on serial forced vital capacity (FVC), diffusion capacity (DLCO), and six-minute walk distance (6MWD) was assessed using linear mixed effects models, and Cox regression analysis was performed to assess impact on mortality. RESULTS: 359 patients were included in the study. Median follow-up time was 4.0 (IQR 1.5-7.6) years. On both unadjusted and multivariable analysis, male sex and South Asian ethnicity were associated with decline in FVC. Male sex, positive smoking history, and diagnosis of systemic sclerosis (SSc) vs. other CTD were associated with decline in DLCO. Male sex and usual interstitial pneumonia (UIP) pattern predicted decline in 6MWD. There were 85 (23.7%) deaths. Male sex, older age, First Nations ethnicity, and a diagnosis of systemic sclerosis vs. rheumatoid arthritis were predictors of mortality on unadjusted and multivariable analysis. CONCLUSION: Male sex, older age, smoking, South Asian or First Nations ethnicity, and UIP pattern predicted decline in lung function and/or mortality in CTD-ILD. Further longitudinal studies may add to current clinical prediction models for prognostication in CTD-ILD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».