Nailfold capillaroscopy by smartphone-dermatoscope for connective tissue disease diagnosis in interstitial lung disease: a prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Nailfold capillaroscopy (NFC) is a non-invasive tool validated for systemic sclerosis diagnosis. The role and interpretation of NFC in interstitial lung disease (ILD) patients for the diagnosis of connective tissue disease associated ILD (CTD-ILD) remains undefined. In a prospective study, quantitative and qualitative NFC by smartphone-dermatoscope (3M Dermlite-DL4ΤΜ attached to iPhone-6plusΤΜ) was performed in 96 patients with well-defined CTD-ILD (n=27) and non-CTD ILD (n=69; idiopathic interstitial pneumonia n=42, interstitial pneumonia with autoimmune features n=27) by ILD-multidisciplinary meeting. NFC scoring was performed by two independent, blinded specialist rheumatologists. Comprehensive baseline clinical, serological, physiological and radiological data were included. Multivariable models for CTD diagnosis in ILD, comprising nailfold characteristics at empirical thresholds determined by receiver operating characteristic curve analysis and clinical variables, were explored. In 94 patients with complete NFC data (total 687 images, median eight images per patient from eight digits), low capillary density (<6 capillaries/millimetre), increased giant capillaries (≥3), avascular areas (≥2) and microhaemorrhages all strongly enhanced the discrimination of CTD-ILD from non-CTD ILD (OR 5.00-7.47) independent of clinical covariates. In multivariable analysis, low capillary density and microhaemorrhages were independent predictors of CTD in ILD additional to the risk conferred by serology and radiology. Microhaemorrhages were also a strong predictor of CTD (adjusted OR 13.45, p=0.006) independent of clinical manifestations. All pre-specified qualitative NFC classification schemes identified CTD-ILD (OR range 3.27-8.47). NFC performed by smartphone-dermatoscope is an accessible, clinically feasible tool that may improve the identification of CTD further to routine clinical assessment of the ILD patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».