Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Systemic sclerosis (scleroderma, SSc) is a rare multisystem autoimmune disease characterized by autoantibodies, vasculopathy, and fibrosis of the skin and internal organs. This review aims to provide an overview and summary of the recent epidemiological studies in systemic sclerosis. RECENT FINDINGS: Global trends of scleroderma demonstrate greater prevalence of SSc in European, North, and South American patients compared with East Asian patients. However, the greatest prevalence (47 in 100 000), was found among the indigenous peoples in Canada. Phenotypical differences exist depending on the age of presentation with greater internal organ involvement and disease acceleration present in older patients. Sex differences include greater severity of disease expression, relative prevalence of diffuse cutaneous SSc, and organ involvement in males versus females. New studies conflict with previous data reporting greater proportion of pulmonary arterial hypertension in females. Furthermore, the effect of low median household income is demonstrated as a factor increasing risk of death in SSc patients. SUMMARY: Understanding the epidemiological factors in SSc enables patient care through patient classification, prognostication, and monitoring. Future research may emphasize enrichment of SSc patients in randomized trials who are more likely to progress or be treatment responsive, focused screening, and personalized patient care through the creation and validation of new SSc criteria and subsets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».