Pulmonary Hypertension in Connective Tissue Diseases Other than Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary hypertension (PH) is a known complication of certain connective tissue diseases (CTDs), with systemic sclerosis (SSc) being the most common in the Western world. However, PH in association with non-SSc CTD such as systemic lupus erythematous, mixed connective tissue disease, and primary Sjögren's syndrome constitutes a distinct subset of patients with inherently different epidemiologic profiles, pathophysiologic mechanisms, clinical features, therapeutic options, and prognostic implications. The purpose of this review is to inform a practical approach for clinicians evaluating patients with non-SSc CTD-associated PH.The development of PH in these patients involves a complex interplay between genetic factors, immune-mediated mechanisms, and endothelial cell dysfunction. Furthermore, the broad spectrum of CTD manifestations can contribute to the development of PH through various pathophysiologic mechanisms, including intrinsic pulmonary arteriolar vasculopathy (pulmonary arterial hypertension, Group 1 PH), left-heart disease (Group 2), chronic lung disease (Group 3), chronic pulmonary artery obstruction (Group 4), and unclear and/or multifactorial mechanisms (Group 5). The importance of diagnosing PH early in symptomatic patients with non-SSc CTD is highlighted, with a review of the relevant biomarkers, imaging, and diagnostic procedures required to establish a diagnosis.Therapeutic strategies for non-SSc PH associated with CTD are explored with an in-depth review of the medical, interventional, and surgical options available to these patients, emphasizing the CTD-specific considerations that guide treatment and aid in prognosis. By identifying gaps in the current literature, we offer insights into future research priorities that may prove valuable for patients with PH associated with non-SSc CTD.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».