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Enregistrement W3108479692 · doi:10.3899/jrheum.200832

Infection or Autoimmunity? The Clinical Challenge of Interstitial Lung Disease in Systemic Sclerosis During the COVID-19 Pandemic

2020· letter· en· W3108479692 sur OpenAlexvenueno aff
Martina Orlandi, Nicholas Landini, Cosimo Bruni, Stefano Colagrande, Marco Matucci‐Cerinic, Musataka Kuwana

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseRheumatologyInstitutional review boardInternal medicineLungPediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is a world emergency that may inevitably complicate the clinical scenario of interstitial lung disease (ILD) secondary to systemic sclerosis (SSc)1,2. The striking similarities in computed tomography (CT) between the 2 diseases make it difficult to distinguish a worsening of SSc-ILD from a COVID-19 superinfection2. For this reason, we present a case of a 67-year-old woman affected by limited cutaneous SSc with anticentromere antibody positivity, characterized by Raynaud phenomenon for 10 years, and skin involvement but no ILD or pulmonary hypertension. She was treated with symptomatic drugs but no immunosuppressive therapy. According to national and local regulations, approval by the ethics committee is not required for a case report. We obtained the patient’s informed consent to publish the material. The patient was seen in January 2020 because of mild fever (37.5°C), malaise, and cough. First, she was treated with ampicillin/minocycline. Due to symptom persistence, she underwent a lung CT, which revealed bilateral, multilobar, rounded ground-glass opacities (GGO), in both the upper and lower lobes (Figure 1A). Initially, the upper lobe involvement raised the suspicion of a pulmonary infection. However, the predominant peripheral, symmetrical, and basal distribution of GGO areas could not rule out the suspicion of early SSc-ILD. Given the ongoing pandemic, a COVID-19 reverse transcription PCR test was performed, with … Address correspondence to Dr. M. Orlandi, Department of Clinical and Experimental Medicine, University of Florence, & Department of Geriatric Medicine, Division of Rheumatology AOUC, Padiglione 28c Ponte Nuovo, piano 1, Via delle Oblate, 4, Florence, Italy. Email: martina.orlandi{at}unifi.it.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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