Mechanisms of progressive fibrosis in connective tissue disease (CTD)-associated interstitial lung diseases (ILDs)
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial lung diseases (ILDs), which can arise from a broad spectrum of distinct aetiologies, can manifest as a pulmonary complication of an underlying autoimmune and connective tissue disease (CTD-ILD), such as rheumatoid arthritis-ILD and systemic sclerosis (SSc-ILD). Patients with clinically distinct ILDs, whether CTD-related or not, can exhibit a pattern of common clinical disease behaviour (declining lung function, worsening respiratory symptoms and higher mortality), attributable to progressive fibrosis in the lungs. In recent years, the tyrosine kinase inhibitor nintedanib has demonstrated efficacy and safety in idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), SSc-ILD and a broad range of other fibrosing ILDs with a progressive phenotype, including those associated with CTDs. Data from phase II studies also suggest that pirfenidone, which has a different-yet largely unknown-mechanism of action, may also have activity in other fibrosing ILDs with a progressive phenotype, in addition to its known efficacy in IPF. Collectively, these studies add weight to the hypothesis that, irrespective of the original clinical diagnosis of ILD, a progressive fibrosing phenotype may arise from common, underlying pathophysiological mechanisms of fibrosis involving pathways associated with the targets of nintedanib and, potentially, pirfenidone. However, despite the early proof of concept provided by these clinical studies, very little is known about the mechanistic commonalities and differences between ILDs with a progressive phenotype. In this review, we explore the biological and genetic mechanisms that drive fibrosis, and identify the missing evidence needed to provide the rationale for further studies that use the progressive phenotype as a target population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».