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Enregistrement W4404948064 · doi:10.1016/j.semarthrit.2024.152606

Phenotype of diffuse cutaneous systemic sclerosis patients with positive anticentromere antibodies: A systematic literature review and meta-analysis

2024· review· en· W4404948064 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Binda, Augusta Ortolan, Beatrice Moccaldi, Mariangela Salvato, A. Cuberli, Roberto Padoan, Andrea Doria, Elisabetta Zanatta

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisDermatologyScleroderma (fungus)PathologyAntibodyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Anticentromere antibodies (ACA) are typically found in limited cutaneous systemic sclerosis (lcSSc), whereas patients with anti-topoisomerase I antibodies (ATA) usually exhibit diffuse cutaneous involvement (dcSSc). We aimed to investigate the clinical phenotype and outcome of ACA-dcSSc. METHODS: A systematic literature review was conducted (January 1970 to April 2023) across MEDLINE, Scopus and OVID, to define whether SSc patients (population) within the ACA-dcSSc subset (exposure) had higher/lower risk for major organ involvement (interstitial lung disease-ILD, pulmonary hypertension-PH, primary myocardial involvement-PMI, scleroderma renal crisis-SRC) and mortality (outcomes) compared to ACA-lcSSc and ATA-dcSSc. Inclusion criteria were: 1) adult SSc patients with identifiable demographic and clinical features by subtype; 2) observational studies. The quality of the studies was evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects meta-analysis was performed to compare odds ratios (OR) for major organ involvement, and the 5- and 10-year mortality of ACA-dcSSc with the other subsets. RESULTS: Out of 1570 hits, six articles were included, identifying 177 ACA-dcSSc patients. In ACA-dcSSc, ILD was more frequent than in ACA-lcSSc (OR 2.60; 95 %CI 1.39-4.87) but less frequent compared to ATA-dcSSc (OR 0.17; 95 %CI 0.10-0.29). ACA-dcSSc patients had a higher prevalence of PH vs. both conventional subsets; PMI and SRC were more frequent in ACA-dcSSc compared to ACA-lcSSc, and similar to ATA-dcSSc. While 5-year survival rates were comparable among the subsets, ACA-dcSSc patients exhibited a lower 10-year mortality than ATA-dcSSc (OR 0.42; 95 %CI 0.2-0.85). CONCLUSION: Although uncommon, the ACA-dcSSc subset appears to have a distinct clinical phenotype, with a better prognosis than ATA-dcSSc.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,025
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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