MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294024729 · doi:10.3899/jrheum.220383

A Systematic Review and Metaanalysis of Predictors of Mortality in Idiopathic Inflammatory Myopathy–Associated Interstitial Lung Disease

2022· review· en· W4294024729 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jennifer Hannah, Huiyi E. Law, Tanya Gordon, Michael Rooney, April Buazon, Maryam Adas, Deepak Nagra, Christopher Stovin, James Galloway, Patrick Gordon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseInternal medicineGastroenterologyOdds ratioDermatomyositisLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Idiopathic inflammatory myopathy (IIM)–associated interstitial lung disease (ILD) can range from rapidly progressive disease with high mortality to indolent disease with minimal morbidity. This systematic review and metaanalysis describe immunological, clinical, and radiographical predictors of mortality in IIM-ILD. Methods MEDLINE and Embase database searches were completed on October 18, 2021, to identify articles providing survival data according to baseline characteristics in patients with concurrent IIM and ILD. Prognostic factors common to more than 5 papers were included in the metaanalysis using a random-effects model to report odds ratios (ORs) for binary variables and Hedgesgfor continuous variables. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale score and the Egger test for publication bias. Results From 4433 articles, 62 papers were suitable for inclusion; among these studies, 38 different variables were considered. The OR for risk of death regarding the presence of anti–melanoma differentiation–associated protein 5 (MDA5) antibodies was 6.20 (95% CI 3.58-10.71), and anti–tRNA synthetase antibodies were found to be protective (OR 0.24, 95% CI 0.14-0.41). Neither antinuclear antibodies, anti–52-kDa Ro antigen antibodies, nor SSA significantly altered mortality, nor was MDA5 titer predictive. Examples of prognostic factors that are significantly associated with mortality in this study include the following: age; male sex; acute/subacute onset; clinically amyopathic dermatomyositis; dyspnea; ulceration; fever; raised C-reactive protein, ferritin, lactate dehydrogenase, alveolar to arterial O2(A-aO2) gradient, groundglass opacity on high-resolution computed tomography (HRCT), and overall HRCT score; and reduced albumin, lymphocytes, ratio of partial pressure of oxygen in the arterial blood to fraction of inspired oxygen (PF ratio), percentage predicted transfer factor for carbon monoxide, and percentage predicted forced vital capacity. Baseline surfactant protein-D and Krebs von den Lungen-6 levels were not predictors of mortality. Conclusion Many mortality risk factors were identified, though heterogeneity was high, with a low quality of evidence and a risk of publication bias. Studies regarding anti-MDA5 antibody–positive disease and and those from East Asia predominate, which could mask risk factors relevant to other IIM subgroups or populations.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,041
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of RheumatologyMême sujetInflammatory Myopathies and DermatomyositisTravaux en français237 207