Exposure to silica and systemic sclerosis: A retrospective cohort study based on the Canadian Scleroderma Research Group
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Systemic sclerosis (SSc) is thought to be induced by an environmental trigger in genetically predisposed individuals. This study assessed the demographic and clinical characteristics and disease severity of silica exposed SSc patients. Methods: Data was obtained from the Canadian Scleroderma Research Group (CSRG) cohort, containing 1,439 patients (2004-2019). Univariate and multivariate logistic regression analyses were performed, to determine the phenotype and severity of silica-exposed SSc patients. Mortality was assessed using Cox Survival Regression and Kaplan-Meier analyses. Results: Among 1,439 patients (86.7% females), 95 patients reported exposure to silica. Those exposed were younger, of male sex and with more severe disease. Sex differences were observed where male patients exposed to silica were more likely to be Caucasian and smokers whereas female patients were younger at SSc diagnosis compared to unexposed. Multivariate regression, controlled for multiple confounders, showed that silica exposure was associated with a younger age at diagnosis and worse disease severity and mortality. Conclusion: Exposure to silica was reported in ∼7% of CSRG cohort and ∼20% of male patients and was associated with a worse prognosis in terms of age of diagnosis, organ involvement and mortality. Hence, screening for silica exposure among higher risk individuals may be beneficial and these patients may require closer monitoring for systemic disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».