Prevalence and characteristics of progressive fibrosing interstitial lung disease in a prospective registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Progressive fibrosing interstitial lung disease (PF-ILD) is characterised by progressive physiological, symptomatic and/or radiographic worsening. The real-world prevalence and characteristics of PF-ILD remain uncertain. METHODS: Patients were enrolled from the Canadian Registry for Pulmonary Fibrosis between 2015 and 2020. PF-ILD was defined as a relative forced vital capacity (FVC) decline ≥10%, death, lung transplantation or any two of: relative FVC decline ≥5% and <10%, worsening respiratory symptoms or worsening fibrosis on computed tomography of the chest, all within 24 months of diagnosis. Time-to-event analysis compared progression between key diagnostic subgroups. Characteristics associated with progression were determined by multivariable regression. RESULTS: Of 2746 patients with fibrotic ILD (mean±sd age 65±12 years; 51% female), 1376 (50%) met PF-ILD criteria in the first 24 months of follow-up. PF-ILD occurred in 427 (59%) patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), 125 (58%) with fibrotic hypersensitivity pneumonitis (HP), 281 (51%) with unclassifiable ILD (U-ILD) and 402 (45%) with connective tissue disease-associated ILD (CTD-ILD). Compared with IPF, time to progression was similar in patients with HP (hazard ratio (HR) 0.96, 95% CI 0.79-1.17), but was delayed in patients with U-ILD (HR 0.82, 95% CI 0.71-0.96) and CTD-ILD (HR 0.65, 95% CI 0.56-0.74). Background treatment varied across diagnostic subtypes, with 66% of IPF patients receiving antifibrotic therapy, while immunomodulatory therapy was utilised in 49%, 61% and 37% of patients with CHP, CTD-ILD and U-ILD, respectively. Increasing age, male sex, gastro-oesophageal reflux disease and lower baseline pulmonary function were independently associated with progression. CONCLUSIONS: Progression is common in patients with fibrotic ILD, and is similarly prevalent in HP and IPF. Routinely collected variables help identify patients at risk for progression and may guide therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».