Recommendations for the local management of digital ulcers in systemic sclerosis: A report from the World Scleroderma Foundation (WSF) ‘Ad hoc committee’
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Digital ulcers (DUs) stand out as one of the most prevalent and clinically meaningful manifestations of systemic sclerosis (SSc) and are associated with significant morbidity. While systemic (pharmacological) therapy is currently established as the 'standard of care', effective local ulcer management remains crucial for all cases of DUs. This is particularly true for patients who cannot tolerate systemic treatments or in the case of refractory SSc-DUs. On this background, there is a pressing demand for the formulation of evidence-based guidelines to assist clinicians and patients in navigating the local treatment options for DUs. Methods: A steering committee of international experts was established by the World Scleorderma Foundation (WSF) Digital Ulcer (DU) ad hoc committee. Two systematic literature reviews on local non-surgical and surgical treatments for the management of SSc-DUs were performed to inform the development of local treatment recommendations for SSc-DUs. Consensus methodology was used to develop the final treatment recommendations. Results: Six overarching treatment principles and eight local treatment recommendations (five non-surgical and three surgical) were agreed upon for the management of SSc-DU. Among topical non-surgical options, botulin toxin can be conditionally recommended for refractory and/or severe DUs. Among surgical treatments, autologous adipose tissue grafting might be recommended for DU healing when combined with background systemic treatments. Conclusion: These recommendations are specifically tailored to guide treatment decisions concerning both local and non-pharmacological approaches to managing SSc-related DUs. Our work has highlighted a notable quality gap in comparison to systemic treatments, underscoring the scarcity of high-quality studies concerning this topic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle