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Enregistrement W4401955828 · doi:10.1097/bor.0000000000001049

Treatment of interstitial lung disease in systemic sclerosis: guidelines and new clinical trial results

2024· review· en· W4401955828 sur OpenAlexaff
Sindhu R. Johnson, Elana J. Bernstein

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteaTyr
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseNintedanibRituximabClinical trialInternal medicineIntensive care medicineTocilizumabRandomized controlled trialRheumatologyPirfenidoneScleroderma (fungus)DiseaseIdiopathic pulmonary fibrosisPhysical therapyLungImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Interstitial lung disease (ILD) is the leading cause of death in patients with systemic sclerosis-associated interstitial lung disease (SSc-ILD). The American College of Rheumatology (ACR), in conjunction with the American College of Chest Physicians (CHEST), recently published clinical practice guidelines for the treatment of adults with systemic autoimmune rheumatic disease-associated ILD, including SSc-ILD. Herein, we summarize evidence from randomized trials evaluating the safety and efficacy of pharmacologic therapies for the treatment of SSc-ILD. RECENT FINDINGS: In this review, we present findings from recent randomized controlled trials in SSc-ILD. The pharmacologic therapies discussed include immunosuppressive medications (mycophenolate, cyclophosphamide, rituximab, and tocilizumab) and antifibrotic medications (nintedanib and pirfenidone). SUMMARY: Randomized trials provide an evidence base for the SSc-ILD treatment recommendations put forth in the ACR/CHEST Guidelines for the treatment of ILD in people with systemic autoimmune rheumatic diseases. These guidelines will help inform clinical practice and highlight areas in which further research is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,456
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,060 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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