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Enregistrement W4280604825 · doi:10.1002/art.42162

A Risk Score to Detect Subclinical Rheumatoid Arthritis–Associated Interstitial Lung Disease

2022· article· en· W4280604825 sur OpenAlexfundno aff
Pierre‐Antoine Juge, Benjamin Granger, Marie‐Pierre Debray, Esther Ebstein, Fabienne Louis‐Sidney, Joanna Kedra, Tracy J. Doyle, Raphaël Borie, Arnaud Constantin, Bernard Combe, René‐Marc Flipo, Xavier Mariette, Olivier Vittecoq, Alain Saraux, Guillermo Carvajal Alegria, Jean Sibilia, Françis Berenbaum, Caroline Kannengiesser, Cathérine Boileau, Jeffrey A. Sparks, Bruno Crestani, Bruno Fautrel, Philippe Dieudé

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesBristol-Myers Squibb CanadaNational Institutes of HealthLilly DeutschlandInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAbbVieGalapagos ConservancyHarvard UniversityMerck KGaAFresenius BiotechPfizerBristol-Myers SquibbEli Lilly and Company
Mots-clésSubclinical infectionMedicineRheumatoid arthritisInterstitial lung diseaseHigh-resolution computed tomographyInternal medicineDiseaseLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Patients at high risk of rheumatoid arthritis-associated interstitial lung disease (RA-ILD) would benefit from being identified before the onset of respiratory symptoms; this can be done by screening patients with the use of chest high-resolution computed tomography (HRCT). Our objective was to develop and validate a risk score for patients who have subclinical RA-ILD. METHODS: Our study included a discovery population and a replication population from 2 prospective RA cohorts (ESPOIR and TRANSLATE2, respectively) without pulmonary symptoms who had received chest HRCT scans. All patients were genotyped for MUC5B rs35705950. After multiple logistic regression, a risk score based on independent risk factors for subclinical RA-ILD was developed in the discovery population and tested for validation in the replication population. RESULTS: The discovery population included 163 patients with RA, and the replication population included 89 patients with RA. The prevalence of subclinical RA-ILD was 19.0% and 16.9%, respectively. In the discovery population, independent risk factors for subclinical RA-ILD were presence of the MUC5B rs35705950 T allele (odds ratio [OR] 3.74 [95% confidence interval (95% CI) 1.37, 10.39]), male sex (OR 3.93 [95% CI 1.40, 11.39]), older age at RA onset (for each year, OR 1.10 [95% CI 1.04, 1.16]), and increased mean Disease Activity Score in 28 joints using the erythrocyte sedimentation rate (for each unit, OR 2.03 [95% CI 1.24, 3.42]). We developed and validated a derived risk score with receiver operating characteristic areas under the curve of 0.82 (95% CI 0.70-0.94) for the discovery population and 0.78 (95% CI 0.65-0.92) for the replication population. Excluding MUC5B rs35705950 from the model provided a lower goodness of fit (likelihood ratio test, P = 0.01). CONCLUSION: We developed and validated a risk score that could help identify patients at high risk of subclinical RA-ILD. Our findings support an important contribution of MUC5B rs35705950 to subclinical RA-ILD risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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