Toward Understanding of Environmental Risk Factors in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Importance Systemic sclerosis (SSc) is a severe, chronic, and incurable autoimmune fibrotic skin disease with significant extracutaneous involvement. Low concordance rate in twin studies and unequal geographic distribution of SSc argues for importance of environment in disease initiation and progression. Objective In this manuscript we provide a summary of all investigated potential external risk factors for SSc. Data sources A literature search in PubMed and EMBASE database was performed for studies published until January 1, 2020 by 2 reviewers (EN and LO) independently. Findings Occupational and/or environmental exposures to silica and organic solvents are associated with increased incidence and severity of SSc. Exposure to epoxy resins, asbestos, and particulate air pollution favors increased risk of SSc, but data are based on limited number of observational studies. There is insufficient evidence to conclude an association between SSc development and other occupational (eg, welding fumes) or personal exposures (eg, smoking, vitamin D deficiency). Association of SSc with silicone breast implants has been disproven. Infectious pathogens (eg, Helicobacter pylori and angiotropic viruses) and dysbiosis seem to play a role in SSc development and severity, but their role remains to be clarified. Conclusions and relevance It may be prudent to counsel our patients with SSc (or those at risk of SSc) to avoid occupations with exposure to silica, organic solvents, asbestos and epoxy resins; restraint from smoking, using cocaine or drugs with pro-fibrotic potential. While the association between low vitamin D and SSc remains to be confirmed, we believe that SSc patients should be encouraged to maintain healthy vitamin D levels as benefits outweigh the risks.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».