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Enregistrement W4379510710 · doi:10.1136/annrheumdis-2023-eular.633

POS0886 18F-FDG PET-CT OF INTERSTITIAL LUNG DISEASE IN PATIENTS WITH EARLY SYSTEMIC SCLEROSIS

2023· article· en· W4379510710 sur OpenAlexfundno aff
Bo Broens, G. C. J. Zwezerijnen, Esther J. Nossent, Lilian J. Meijboom, Maqsood Yaqub, Julia Spierings, Jeska de Vries‐Bouwstra, Jacob M. van Laar, Conny J. van der Laken, Alexandre E. Voskuyl

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArthritis SocietyDutch Arthritis Society
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseSystemic diseaseScleroderma (fungus)PET-CTPositron emission tomographyLungPathologyRadiologyNuclear medicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients with systemic sclerosis associated interstitial lung disease (SSc-ILD) have a highly variable disease course, which makes clinical management challenging [1]. Hence, there is a clinical need for new tools to improve patient monitoring and stratification. 18F-Fluorodeoxyglucose (FDG) PET-CT of the lungs has previously shown promising results in patients with SSc-ILD by reflecting ILD activity and contributing to the prediction of lung function decline [2,3]. However, as most studies have been performed in patients with longstanding and severe ILD, there is limited information concerning the value of 18F-FDG PET-CT in the first two years after SSc diagnosis and the recognition of early ILD. Objectives To prospectively investigate the presence and severity of ILD as detected by 18F-FDG PET-CT in patients with early SSc. Methods Included patients fulfilled the 2013 ACR-EULAR classification criteria for SSc, had a disease duration ≤ 2 years (from onset of first non-Raynaud’s symptoms) and diffuse cutaneous disease. All patients underwent a high-resolution CT scan of the lungs to evaluate the presence of ILD, as part of routine clinical care, as well as pulmonary function tests. 18F-FDG PET-CT was performed in 13 patients (ILD n=9; no ILD n=4). For quantitative analysis, six volumes of interest (VOIS) of 2cm were placed in pre-specified dorsobasal lung areas, as described previously [3]. The six standardized uptake values (SUV) were processed and averaged to obtain a total SUV for the dorsobasal lung fields. To correct for inter-individual differences, all uptake values were corrected for 18F-FDG uptake in the mediastinal blood pool [3]. Statistical analysis was performed using a Mann-Whitney U test to compare for between-group differences. Results In the ILD group, 7/9 (78%) of the patients were male with an average age of 53.2 years. In the non-ILD group 2/4 patients were male (50%), with an average age of 41.3 years. All patients received immunosuppressive treatment with either Mycophenolate Mophetil (ILD 100%; no ILD 50%) or Methotrexate (ILD 0%; no ILD 50%) before inclusion. Quantitative analysis of 18F-FDG PET-CT revealed that SUVmax corrected in the dorsobasal lung fields was higher in the patients with ILD (median [range] 0.90 [0.65]) than in patients without ILD (median [range] 0.63 [0.15]; p=0.03). The higher 18F-FDG uptake in patients with ILD compared to those without ILD is visually illustrated in Figure 1. The relationship between the uptake of 18F-FDG, high-resolution CT scan of the lungs and pulmonary function tests at baseline is currently under analysis (and will be presented during the meeting). Conclusion Our results suggest that in early disease stages, within two years of SSc diagnosis, 18F-FDG uptake in the dorsobasal lung fields is higher in patients with ILD compared to patients without ILD. Further analysis is warranted to investigate 18F-FDG uptake in other lung regions, its relationship to conventional tools and with regard to treatment outcomes. As such, we will investigate repeated 18F-FDG PET-CT and clinical outcomes after 1 year of follow-up in patients with SSc-ILD. References [1]Hoffmann-Vold AM, et al. Ann Rheum Dis. 2021 Feb;80(2):219-227. [2]Broens B, et al. Autoimmun Rev. 2022 Dec;21(12):103202. [3]Peelen DM, et al. Rheumatology (Oxford). 2020 Jun 1;59(6):1407-1415. Acknowledgements: NIL. Disclosure of Interests Bo Broens: None declared, Gerben C.J. Zwezerijnen: None declared, Esther Nossent: None declared, Lilian Meijboom: None declared, Maqsood Yaqub: None declared, Julia Spierings: None declared, Jeska de Vries-Bouwstra: None declared, Jacob M. van Laar: None declared, Conny J. van der Laken Grant/research support from: Boehringer Ingelheim and the Dutch Arthritis Society (grant number 21-1-201), Alexandre Voskuyl Grant/research support from: Boehringer Ingelheim and the Dutch Arthritis Society (grant number 21-1-201)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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