Natural variability in the disease course of SSc-ILD: implications for treatment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».