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Enregistrement W4404049144 · doi:10.1002/art.43051

Characterization of Incident Interstitial Lung Disease in Late Systemic Sclerosis

2024· article· en· W4404049144 sur OpenAlexaffabout
Sabrina Hoa, Claudie Berger, Nouha Lahmek, Maggie Larché, Mohammed Osman, May Y. Choi, Janet Pope, Carter Thorne, Marie Hudson

Notice bibliographique

RevueArthritis & Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensJewish General HospitalSouthlake Regional Health CenterWestern UniversityMcMaster UniversityUniversity of AlbertaMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of CalgaryMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseInternal medicineDLCOPolymyositisIncidence (geometry)CohortProportional hazards modelHazard ratioAutoantibodyScleroderma (fungus)Rheumatoid arthritisGastroenterologyLungDiffusing capacityPathologyImmunologyAntibodyLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Interstitial lung disease (ILD) is a common and potentially lethal complication of systemic sclerosis (SSc). Screening by high-resolution computed tomography (HRCT) is recommended in all patients with risk factors, including early disease. Little is known on late presentations of ILD. This study aimed to characterize the incidence, risk factors, and outcomes of late-onset SSc-ILD. METHODS: Study participants enrolled in the Canadian Scleroderma Research Group cohort from 2004 to 2020 without prevalent ILD were included. Incidence and risk factors for ILD (on HRCT) were compared according to disease duration above (late) and below (earlier) seven years from the first non-Raynaud manifestation. Risk of ILD progression was compared using Kaplan-Meier and multivariable Cox models. RESULTS: Overall, 199 (21%) of 969 patients developed incident ILD over a median of 2.4 (interquartile range 1.2-4.3) years. The incidence rate in late SSc (3.7/100 person-years) was lower than in earlier SSc (relative risk 0.68, 95% confidence interval [CI] 0.51-0.92). Risk factors for incident ILD included male sex, diffuse subtype, myositis, antitopoisomerase I autoantibodies, and higher C-reactive protein levels. Patients with late-onset ILD were also less frequently White and more frequently had arthritis and anti-RNA-polymerase III autoantibodies. Lung disease severity was similar between late- and earlier-onset SSc-ILD (forced vital capacity 88% and 87%, diffusion capacity of the lungs for carbon monoxide 64% and 62%, respectively). Progression rates were also similar between late- and earlier-onset SSc-ILD (log rank P = 0.8, hazard ratio 1.11, 95% CI 0.58-2.10). CONCLUSION: ILD can present in late SSc. Risk factors and progression rates overlapped with earlier-onset SSc-ILD. Surveillance for ILD should continue in longstanding SSc. Frequency and modality of monitoring remain to be defined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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