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Enregistrement W4318777293 · doi:10.3899/jrheum.220626

Osteolysis in Systemic Sclerosis: A Scoping Review

2023· review· en· W4318777293 sur OpenAlexvenueno aff
Miguel Guerra, Mariana Rodrigues, Ana Águeda, Joana Rodrigues, José Marona, António Violante, M. Margarida Oliveira

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteolysisInternal medicinePopulationSystematic reviewPhysical therapyOncologySurgeryMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To perform a scoping review focusing on osteolysis in systemic sclerosis (SSc). METHODS: This review was performed in line with the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) recommendations. RESULTS: From a total of 351 results, 29 articles were included for the final analysis. The publications included proved to be heterogeneous regarding the population and inclusion criteria. The lack of a standardized method of detection of osteolysis further enhanced these inequalities. Most studies reported location/prevalence of osteolysis and associations with other manifestations, with only a minority focusing on topics like predictors of osteolysis and its prognostic value. None of the authors addressed treatment approach. The most frequently analyzed and prevalent location was acro-osteolysis (AO). Diffuse cutaneous subtype and anti-topoisomerase I antibody correlated positively with AO. Disease duration, calcinosis, and digital ischemia were the features more frequently associated with AO, but only the last 2 predicted AO. Ultrasound showed high sensitivity for detection of AO. CONCLUSION: Despite the effect that osteolysis has on patients with SSc, there is a significant lack of studies on this area. Notably, there are no studies that we know of focused on treatment. Also, there is a lack of longitudinal studies that would allow a reliable assessment of its prognostic value and predictors.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0190,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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