Preliminary Clinical and Laser Speckle Contrast Analysis Data on Selexipag Efficacy for the Treatment of Digital Vasculopathy in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Systemic sclerosis (SSc) is burdened by Raynaud phenomenon (RP) and digital ulcers (DUs), and sometimes standard vasoactive therapies are ineffective or contraindicated. Selexipag is an oral selective IP prostacyclin receptor agonist approved for the treatment of SSc-related pulmonary arterial hypertension. We aimed to evaluate the clinical and instrumental efficacy of selexipag in SSc digital vasculopathy. Methods Patients with SSc with severe digital vasculopathy refractory or with contraindication to all other vasoactive therapies were administered selexipag. RP- and DU-related clinical outcomes were evaluated, and digital perfusion was assessed by laser speckle contrast analysis (LASCA), all at baseline and after 3 months. Results Selexipag was administered to 9 patients with SSc (66.6% female, mean age 52.3 [SD 16.6] yrs). One patient had to stop the drug because of adverse effects. After 3 months of selexipag administration, there was a significant reduction in RP daily episodes (P= 0.01) and RP mean duration (P= 0.04). The number of DUs decreased from 10 to 4 without reaching statistical significance. A significant improvement in mean perfusion of the fingers (P= 0.02) was observed with LASCA. Conclusion Selexipag showed good potential for the treatment of SSc digital vasculopathy. Our results are certainly preliminary, yet quite encouraging. New trials for the evaluation of selexipag efficacy in SSc digital vasculopathy are needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».