Scleroderma-like Pattern in Various Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: The recently published paper by van Roon, et al addresses an interesting question about the presence of “scleroderma” pattern in different connective tissue diseases and its association with abnormal pulmonary function tests1. The authors have detected it in 88% of cases with systemic sclerosis (SSc; 35/40), in 17% of patients with systemic lupus erythematosus (SLE; 5/30) and in 13% of patients with rheumatoid arthritis (RA; 2/15). Of note, apart from its association with the presence of Raynaud phenomenon (RP) in connective tissue diseases, “scleroderma-like” capillaroscopic pattern could also be associated with the presence of cutaneous digital vasculitis2,3. “Scleroderma/scleroderma-like” is characterized with giant capillaries (diameter > 50 μm), hemorrhages, derangement, avascular areas, and neoangiogenesis. The presence of giant capillaries represents a mandatory criterion in the initial stages of this capillaroscopic pattern that may present as an isolated finding. Scleroderma-type capillaroscopic pattern is observed in the vast majority … Address correspondence to Dr. S.N. Lambova, Medical University – Plovdiv, Department of Propaedeutics of Internal Diseases, 15A Vasil Aprilov Blvd., Plovdiv 4002, Bulgaria. E-mail: sevdalina_n{at}abv.bg
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».