The Renal Resistive Index: A New Biomarker for the Follow-up of Vascular Modifications in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective. The aim of the present retrospective observational study was to evaluate the change of Renal Resistive Index (RRI) over time (ΔRRI) and under treatment in patients with systemic sclerosis (SSc) as well as to correlate these changes with disease complications. Methods. Two hundred thirty patients [29 male, median age 57 (IQR 48–67) yrs] were enrolled. At baseline and follow-up (3.43, IQR 2.81–4.45 yrs), we collected the following data: disease variables, nailfold videocapillaroscopy (NVC) pattern, forced vital capacity (FVC), diffusing lung capacity for carbon monoxide (DLCO), systolic pulmonary arterial pressure (sPAP), presence of interstitial lung disease, RRI, evaluation of glomerular filtration rate, and new onset of pulmonary arterial hypertension (PAH). Results. RRI value is high in SSc patients with digital ulcers and anticentromere antibodies, active and late NVC patterns, and limited cutaneous SSc. A significant correlation was observed between ΔRRI and ΔsPAP (R = 0.17, P = 0.02), with statistically higher ΔRRI (0.08 ± 0.02 vs 0.03 ± 0.05, P = 0.04) in patients complicated by PAH onset. No other new-onset complication was associated with ΔRRI. The receiver-operating characteristic curve analysis confirmed the predictive role of ΔRRI in development of new PAH (area under the curve 0.84, 95% CI 0.75–0.93, P = 0.02). In patients with SSc never exposed to sildenafil, ΔRRI was higher (0.04 ± 0.05) compared to both patients exposed to sildenafil during the study period (0.01 ± 0.05, P = 0.03) or in those exposed at the time of baseline evaluation (0.00 ± 0.05, P = 0.01). Conclusion. RRI and its variation in time are a reliable marker of SSc-related vasculopathy, both in renal and extrarenal compartments.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».