A Phenome-Wide Association Study of Drugs and Comorbidities Associated With Gastrointestinal Dysfunction in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the causes of and contributors to gastrointestinal (GI) dysfunction in systemic sclerosis (SSc) in a phenome-wide association study (PheWAS), using real-world clinical records data. METHODS: Twelve thousand five hundred thirty-five documented clinical assessments of 2058 consenting individuals with SSc at the Royal Free Hospital (UK) were available for detailed phenotyping. Diagnoses and drugs were mapped to structured dictionaries of terms (Disease Ontology project and DrugBank Open Data, respectively). A PheWAS model was used to explore links between 6 important SSc-GI domains (constipation, diarrhea, dysmotility, incontinence, gastroesophageal reflux, and small intestinal bacterial overgrowth [SIBO]) and exposure to various comorbidities and drugs. "Hits" from the PheWAS model were confirmed and explored in a subcohort reporting quantitative GI symptom scores from the University of California Los Angeles Scleroderma Clinical Trials Consortium Gastrointestinal Tract Instrument 2.0 (GIT 2.0) questionnaire. RESULTS: One thousand five hundred forty-six individuals were entered into the PheWAS analysis. Six hundred seventy-three distinct diagnoses and 634 distinct drugs were identified in the dataset, as well as SSc-specific phenotypes such as antinuclear antibodies (ANA). PheWAS analysis revealed associations between drugs, diagnoses, and ANAs with 6 important SSc-GI outcomes: constipation, diarrhea, dysmotility, incontinence, reflux, and SIBO. Subsequently, using GIT 2.0 symptom scores links with SSc-GI were confirmed for 22 drugs, 4 diagnoses, and 3 ANAs. CONCLUSION: Using a hypothesis-free PheWAS approach, we replicated known, and revealed potential novel, risk factors for SSc-GI dysfunction, including drug classes such as opioid, antimuscarinic, and endothelin receptor antagonist, and ANA subgroup.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».