Damage Trajectories in Systemic Sclerosis Using <scp>Group‐Based</scp> Trajectory Modeling
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) is an autoimmune disease characterized by progressive organ damage, which can be measured using the Scleroderma Clinical Trials Consortium Damage Index (SCTC-DI). We aimed to identify whether distinct trajectories of damage accrual exist and to determine which variables are associated with different trajectory groups. METHODS: Incident cases of SSc (<2 years) were identified in the Australian Scleroderma Interest Group and Canadian Scleroderma Research Group prospective registries. Group-based trajectory modeling was used to identify SCTC-DI trajectories over the cohort's first 5 annual visits. Baseline variables associated with trajectory membership in a univariate analysis were examined in multivariable models. RESULTS: A total of 410 patients were included. Three trajectory groups were identified: low (54.6%), medium (36.2%), and high (10.3%) damage. Patients with faster damage accrual had higher baseline SCTC-DI scores. Older age (odds ratio [OR] 1.57 [95% confidence interval (95% CI) 1.18-2.10]), male sex (OR 2.55 [95% CI 1.10-5.88]), diffuse disease (OR 6.7 [95% CI 2.57-17.48]), tendon friction rubs (OR 5.4 [95% CI 1.86-15.66]), and elevated C-reactive protein level (OR 1.98 [95% CI 1.49-2.63]) increased the odds of being in the high-damage group versus the reference (low damage), whereas White ethnicity (OR 0.31 [95% CI 0.12-0.75]) and anticentromere antibodies (OR 0.24 [95% CI 0.07-0.77]) decreased the odds. CONCLUSION: We identified 3 trajectories of damage accrual in a combined incident SSc cohort. Several characteristics increased the odds of belonging to worse trajectories. These findings may be helpful in recognizing patients in whom early aggressive treatment is necessary.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».