Lifestyle and Clinical Risk Factors for Incident Rheumatoid Arthritis-associated Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the association between novel lifestyle factors on risk of rheumatoid arthritis (RA)-associated interstitial lung disease (ILD), define the threshold at which smoking increases RA-ILD risk, and calculate the degree to which known lifestyle and clinical factors predict RA-ILD. METHODS: This nested case-control study matched incident RA-ILD cases to RA non-ILD controls on age, sex, RA duration, rheumatoid factor, and time from exposure assessment to RA-ILD. Exposures included education, BMI, smoking, anticyclic citrullinated peptide antibodies, race, joint erosions, rheumatoid nodules, C-reactive protein (CRP), disease activity score, functional status, disease-modifying antirheumatic drug use, and glucocorticoid use. OR for each exposure on risk of RA-ILD were obtained from logistic regression models. Area under the curve (AUC) was calculated based on all lifestyle and clinical exposures. RESULTS: We identified 84 incident RA-ILD cases and 233 matched controls. After adjustment, obesity, high-positive CRP (≥ 10 mg/L), and poor functional status (multidimensional Health Assessment Questionnaire [MDHAQ] ≥ 1) were associated with increased risk of RA-ILD (OR 2.42, 95% CI 1.11-5.24 vs normal BMI; OR 2.61, 95% CI 1.21-5.64 vs CRP < 3 mg/L; OR 3.10, 95% CI 1.32-7.26 vs MDHAQ < 0.2). Smoking 30 pack-years or more was strongly associated with risk of RA-ILD compared to never smokers (OR 6.06, 95% CI 2.72-13.5). Together, lifestyle and clinical risk factors for RA-ILD had an AUC of 0.79 (95% CI 0.73-0.85). CONCLUSION: Obesity, CRP, functional status, and extensive smoking may be novel risk factors for RA-ILD that may be useful for RA-ILD risk assessment and prevention. The overall ability to predict RA-ILD remains modest.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».