Predictors of rapidly progressive interstitial lung disease and mortality in patients with autoantibodies against melanoma differentiation-associated protein 5 dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anti-melanoma differentiation-associated protein 5 (MDA5)-positive DM is associated with rapidly progressive interstitial lung disease (RP-ILD) and high mortality. This multicentre retrospective study aimed to identify predictors of mortality and RP-ILD. METHODS: Anti-MDA5-positive DM patients were identified from the Hong Kong Myositis Registry and the Clinical Data Analysis and Reporting System. Clinical characteristics were reviewed. Risk factors for mortality and RP-ILD were identified. RESULTS: Among the 116 recruited patients, 100 (86.2%) had ILD, 47 (40.5%) had RP-ILD and 44 (37.9%) patients died. Cox regression analysis revealed RP-ILD [hazard ratio (HR) 9.735 (95% CI 3.905, 24.272)], age >52 years [HR 4.750 (95% CI 1.692, 13.333)], ferritin level >2800 pmol/l [HR 3.042 (95% CI 1.323, 6.997)] and lactate dehydrogenase (LDH) >400 IU/l [HR 2.290 (95% CI 1.009, 5.198)] were independent predictors of mortality. With regard to RP-ILD, analyses showed that potential predictors at baseline included age >50 years [HR 2.640 (95% CI 1.277, 5.455)], LDH >300 IU/l [HR 3.189 (95% CI 1.469, 6.918)], fever [HR 1.903 (95% CI 0.956, 3.790)] and neutrophil:lymphocyte ratio >7.0 [HR 1.967 (95% CI 0.942, 4.107)]. We proposed a prediction model based on fever, LDH, age and white cell count (FLAW) to stratify the risk of development of RP-ILD. The probability of RP-ILD in a patient with a score of 4 was 100%. A small internal validation cohort showed the odds of RP-ILD with FLAW scores of 0, 1, 2 and 3 were 0%, 0%, 42.9% and 75%, respectively. CONCLUSIONS: Anti-MDA5-associated RP-ILD is significantly associated with poor survival rates. The FLAW model maybe useful to predict the development of RP-ILD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».