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Enregistrement W4401386117 · doi:10.1093/rheumatology/keae419

Comment on: Extracorporeal membrane oxygenation for acute lung injury in idiopathic inflammatory myopathies—a potential lifesaving intervention: Reply

2024· article· en· W4401386117 sur OpenAlexaff
Valérie Leclair, Boyang Zheng, Louise Pyndt Diederichsen

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatologyInternal medicineExtracorporeal membrane oxygenationFamily medicineLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, We have read with interest the matters arising letter by Bay et al. [1] in response to our case series ‘Extracorporeal membrane oxygenation for acute lung injury in idiopathic inflammatory myopathies—a potential lifesaving intervention’ [2]. We thank the authors for sharing their experience with and insights into the use of extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) in idiopathic inflammatory myopathies–associated interstitial lung disease (IIM-ILD). As pointed out by the authors, our population was indeed heterogeneous, although with a predominance of anti-MDA5–positive patients (n = 15, 68%). Given the lack of data on ECMO use in IIM-ILD, our goal was to report as many cases as possible for situations where ECMO has been used in IIM-ILD and their outcomes. Stratification on autoantibody status and other variables would have been very informative, but it will require larger cohorts of patients. We appreciate Bay et al. [3] drawing attention to the subgroup of patients with anti-MDA5 and rapidly progressive ILD, as this is a very challenging group to treat and whose prognosis can be poor. As mentioned in their comment and in our discussion, lung transplantation is increasingly used in that population of severely ill patients with good results. However, some centres may have limited access to lung transplantation, and the description of anti-MDA5–positive patients with rapidly progressive ILD successfully bridged to recovery with ECMO is of importance. The authors also raise important questions about the optimal management of IIM with rapidly progressive ILD, particularly in the presence of anti-MDA5. More insight is needed to identify ideal regimens for immunosuppression in IIM-ILD and good candidates for ECMO. Newer therapies for IIM-ILD (i.e. Janus kinase inhibitors, obinutuzumab, daratumumab, CAR-T cells) will increase the treatment options for these patients and hopefully improve their outcomes. In our case series, 36% of patients received rituximab, but newer therapies were not widely used during the look-back period (2000–2020). Obinutuzumab, daratumumab, and CD19 CAR-T cells became therapeutic options for CTD-ILD only recently, and they are exciting options for the future, although to date there are very limited data available on their use in IIM [4, 5]. Finally, the authors are highlighting the importance of large collaborative efforts to address crucial unmet needs in IIM-ILD management, and we are in complete agreement with them. We propose that researchers should leverage existing platforms and international registries such as the MYONET registry (https://www.myonet.info/) to accelerate research in IIM-ILD. In parallel, working groups with a special focus on ILD within existing networks of IIM specialists (e.g. MIHRA; https://mihrafoundation.org/) have the potential to mobilize experts, define research priorities and facilitate collaborations in the field. No new data were generated or analysed in support of this article. No specific funding was received from any funding bodies in the public, commercial or not-for profit sectors to carry out the work described in this manuscript. Disclosure statement:The authors have declared no conflicts of interest.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0410,036
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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