Tofacitinib in anti-MDA5-positive dermatomyositis-associated interstitial lung disease: a new standard of care emerges
Notice bibliographique
Résumé
Extract The management of anti-melanoma differentiation-associated gene 5-positive dermatomyositis with interstitial lung disease (MDA5+DM-ILD) has been a challenge for clinicians worldwide since its recognition in 2005 [1]. Characterised by rapidly progressive interstitial lung disease (RP-ILD), hypomathic myositis, ulcerating Gottron's rashes, and a high 6-month mortality rate, this rare and severe condition often leads to a race against time in the quest for effective treatment [2]. Japanese researchers previously conducted a multicentre prospective study evaluating an intensive initial treatment approach that combined three agents: tacrolimus (a calcineurin inhibitor (CNI)), high-dose glucocorticoids, and intravenous cyclophosphamide [3]. This “triple therapy” showed improved 6-month survival rates in patients with MDA5+DM-ILD. However, a subsequent, larger, real-world study by the same research group found conflicting results: the triple-combination therapy did not demonstrate survival advantages over simpler regimens using glucocorticoids alone or with a single immunosuppressant [4]. Consequently, the current management of this intractable disease remains largely empirical. The rarity and aggressive progression of the disease have posed substantial challenges for conducting clinical trials, leaving the optimal immunosuppressive regimen uncertain.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».