Outcomes in Systemic Sclerosis–Associated Interstitial Lung Disease Based on Serological Profiles With a Focus on Anticentromere and Anti-RNA Polymerase III Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to compare the progression of systemic sclerosis-associated interstitial lung disease (SSc-ILD) based on serological status. METHODS: In a posthoc analysis of the SENSCIS trial (nintedanib vs placebo in SSc-ILD; ClinicalTrials.gov: NCT02597933), we analyzed the rate of decline in forced vital capacity (FVC) over 52 weeks in 3 subsets: (1) positive for anticentromere antibody (ACA), (2) positive for anti-RNA polymerase III antibody (ARA), and (3) negative for ACA, ARA, and antitopoisomerase I antibody (ATA). RESULTS: Among study participants who underwent baseline serological evaluation, 32/549 (5.8%) were ACA positive, 98/528 (18.6%) were ARA positive, and 127/526 (24.1%) were negative for ACA, ARA, and ATA. Among the serological subsets of interest, in the placebo arm, the adjusted rate (standard error) of decline in FVC was -31.2 (41.5) mL/year among participants who were positive for ACA and -64.7 (35.1) mL/year among participants who were positive for ARA, numerically lower than in the overall SENSCIS trial population (-93.3 [13.5] mL/yr). However, participants who were negative for ACA, ARA, and ATA experienced a numerically greater rate of decline in FVC than the overall trial population, both in those randomized to placebo (-115.6 [35.4] mL/yr vs -93.3 [13.5] mL/yr) and those randomized to nintedanib (-91.8 [34.3] mL/yr vs -52.4 [13.8] mL/yr). CONCLUSION: These analyses of data from the SENSCIS trial suggest that patients with SSc-ILD who are ACA positive or ARA positive can experience progression of SSc-ILD. Patients negative for ACA, ARA, and ATA had a higher rate of progression than the overall trial population and should be monitored closely.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».