Correlation between capillaroscopic classifications and severity in systemic sclerosis: results from SCLEROCAP study at inclusion.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We assessed the correlation between severity of systemic sclerosis (SSc) and current staging systems based on nailfold capillaroscopy. METHODS: SCLEROCAP is a multicenter prospective study including consecutive scleroderma patients who have a yearly routine follow-up with capillaroscopy and digital blood pressure measurement. Capillaroscopy images were read by two observers blinded from each other, then by a third one in the case of discordance. A follow-up of 3 years is planned. The present study assessed the correlation between severity of systemic sclerosis (SSc) and current staging systems based on nail fold capillaroscopy at enrollment in the SCLEROCAP study. Univariate and multivariate logistic regression analysis was performed for both the Maricq and Cutolo classifications. RESULTS: SCLEROCAP included 387 patients in one year. Maricq's active and Cutolo's late classifications were very similar. In multivariate analysis, the number of digital ulcers (OR for 2 ulcers or more, respectively 2.023 [1.074-3.81] and 2.596 [1.434-4.699]) and Rodnan's skin score >15 (OR respectively 32.007 [6.457-158.658] and 18.390 [5.380-62.865]) correlated with Maricq's active and Cutolo's late stages. Haemoglobin rate correlated with Cutolo's late stage (hemoglobin<100 vs. >120 g/dl: OR 0.223 [0.051-0.980]), and total lung capacity with Maricq's active one: increase in 10%: OR0.833 [0.717-0.969]. CONCLUSIONS: The correlations found between capillaroscopy and severity of SSc are promising before the ongoing prospective study definitively assesses whether capillaroscopy staging predicts complications of SSc. Only two capillaroscopic patterns seem useful: one involving many giant capillaries and haemorrhages and the other with severe capillary loss.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».