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Enregistrement W4293147633 · doi:10.1055/s-0042-1747729

Factors Prognostic of Greater Decline in Forced Vital Capacity in Patients with Systemic Sclerosis-Associated Interstitial Lung Disease (SSc-ILD): Data from the Placebo Group of the SENSCIS Trial*

2022· article· en· W4293147633 sur OpenAlexaff
Antje Prasse, Masataka Kuwana, S Assassi, Jérôme Avouac, Rachel K. Hoyles, Janet Pope, V. Smith, Corinna Miede, Emmanuelle Clerisme-Beaty, M. Alves, Oliver Distler

Notice bibliographique

RevuePneumologie · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboVital capacityInternal medicineObservational studyInterstitial lung diseasePrognostic variableDiseaseLungOverall survivalLung functionPathologyDiffusing capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction SSc-ILD progression is variable and unpredictable, but observational studies have identified patient characteristics that may be prognostic of a greater FVC decline in SSc-ILD. We used placebo data of the SENSCIS trial to conduct a preliminary analysis of whether baseline variables were prognostic of a greater FVC decline over 52 weeks. Methods SENSCIS enrolled SSc-ILD patients with onset of first non-Raynaud symptom ≤7 years before screening, fibrotic ILD ≥10% on HRCT and FVC ≥40% predicted. Prednisone ≤10 mg/day (or equivalent) and/or stable therapy with mycophenolate or methotrexate for ≥6 months prior to randomization were allowed. Patients were randomized to nintedanib or placebo until the last patient had reached week 52 but for ≤100 weeks. We used data from placebo to investigate baseline characteristics as prognostic factors for a greater FVC decline (mL/year) over 52 weeks (Table). Our analyses were based on a random coefficient regression model with effects of anti-topoisomerase I antibody status, sex, time, baseline FVC (mL), age, height and subgroup-by-time and baseline-by-time interactions. Results 288 patients received placebo, 73.6% were female, 61.5% ATA-positive, and 50.7% had diffuse cutaneous SSc. At baseline, mean (SD) age was 53.4 (12.6) years, FVC 72.7 (16.6) % predicted and modified Rodnan skin score 10.9 (8.8); median time since first non-Raynaud’s symptom was 3.5 years; almost half (48.6%) were taking mycophenolate. In the primary analysis, the adjusted rate (SE) of FVC decline in placebo group was -93.3 (13.5) mL/year. None of the baseline factors was prognostic (p<0.05) of a greater FVC decline (mL/year) over 52 weeks, but baseline FVC ≤70% predicted and not taking mycophenolate showed trends toward being prognostic factors (Table). Conclusion Among SSc-ILD patients who received placebo in SENSCIS, no baseline characteristic was found to be prognostic of a greater FVC decline over 52 weeks, although baseline FVC ≤70% predicted and not taking mycophenolate showed trends. This supports previous studies suggesting that the course of SSc-ILD is difficult to predict, that prognostic factors identified in certain populations may not apply to all populations with SSc-ILD, and that new parameters or a combination of factors from different disease domains might be needed. Previously presented at ACR 202,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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