MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3137028214 · doi:10.1183/16000617.0340-2020

Natural variability in the disease course of SSc-ILD: implications for treatment

2021· review· en· W3137028214 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Review · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interstitial lung disease (ILD) affects approximately 50% of patients with systemic sclerosis (SSc) and is the leading cause of death in SSc. Our objective was to gain insight into the progression of SSc-associated ILD (SSc-ILD). Using data from longitudinal clinical trials and observational studies, we assessed definitions and patterns of progression, risk factors for progression, and implications for treatment. SSc-ILD progression was commonly defined as exceeding specific thresholds of lung function worsening and/or increasing radiographic involvement. One definition used in several studies is decline in forced vital capacity (FVC) of ≥10%, or ≥5-10% plus a decline in diffusing capacity of the lung for carbon monoxide ≥15%. Based on these criteria, 20-30% of patients in observational cohorts develop progressive ILD, starting early in the disease course and progressing at a highly variable rate.Risk factors such as age, FVC, extent of fibrosis and presence of anti-topoisomerase I antibodies can help predict progression of SSc-ILD, though composite risk scores may offer greater predictive power. Whilst the variability of the disease course in SSc-ILD makes risk stratification of patients challenging, the decision to initiate, change or stop treatment should be based on a combination of the current disease state and the speed of progression.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,254 · 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