Prevalence, imaging patterns and risk factors of interstitial lung disease in connective tissue disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interstitial lung disease (ILD) is a frequent manifestation of connective tissue disease (CTD) with substantial variability in prevalence and outcomes reported across CTD subtypes. This systematic review summarises the prevalence, risk factors and ILD patterns on chest computed tomography of CTD-ILD. METHODS: A comprehensive search was performed in Medline and Embase to identify eligible studies. Meta-analyses were completed using a random effects model to determine the pooled prevalence of CTD-ILD and ILD patterns. RESULTS: 11 582 unique citations were identified with 237 articles included. Pooled prevalence of ILD was 11% in rheumatoid arthritis (95% CI 7-15%), 47% in systemic sclerosis (44-50%), 41% in idiopathic inflammatory myositis (33-50%), 17% in primary Sjögren's syndrome (12-21%), 56% in mixed connective tissue disease (39-72%) and 6% in systemic lupus erythematosus (3-10%). Usual interstitial pneumonia was the most prevalent ILD pattern in rheumatoid arthritis (pooled prevalence of 46%), while nonspecific interstitial pneumonia was the most common ILD pattern in all other CTD subtypes (pooled prevalence range 27-76%). Across all CTDs with available data, positive serology and higher inflammatory markers were risk factors for development of ILD. DISCUSSION: We identified substantial variability in ILD across CTD subtypes suggesting that CTD-ILD is too heterogenous to be considered a single entity.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».