Clinical Bedside Tools to Assess Systemic Sclerosis Vasculopathy: Can Digital Thermal Monitoring and Sublingual Microscopy Identify Patients With Digital Ulcers?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Sublingual microscopy assesses systemic sclerosis (SSc) vasculopathy. Digital thermal monitoring (DTM) may identify patients at risk for digital ulcer (DU). The purpose of this analysis was to assess sublingual microscopy and DTM in SSc patients with and without previous DU in order to determine the utility of these clinical tools. Methods. SSc registry patients with clinical data who had both DTM and sublingual microscopy on the same day were included in this cross-sectional analysis. DTM quantifies vascular reactivity index (VRI). Sublingual microscopy measures longitudinal red blood cell fraction (RBCfract) and perfused boundary region (PBR). We evaluated the pairwise association between VRI, RBCfract, and PBR in a monotonic relationship using Spearman rank correlation in the DU subset. Correlation coefficients (rs) and their 95% CIs were reported. Results. Ninety patients were included; 29 had digital pits and/or active DU and 61 never had a DU. The only significant clinical feature associated with DU was modified Rodnan skin score (P = 0.003) with DU being higher. The VRI was lower in patients with DU (P = 0.01). The higher the RBCfract, the lower PBR (rs = –0.71, 95% CI –0.86 to –0.47, P < 0.001). VRI was not associated with RBCfract or PBR (P = 0.24 or 0.55, respectively) in the patients with DU. Conclusion. DTM is a useful tool for assessing SSc-DU. While sublingual microscopy measurements did not significantly correlate to VRI in patients with SSc-DU, a longitudinal study may be more helpful in capturing vasculopathy activity prior to possible irreversible damage.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».