Predicting trajectories of lung function decline in systemic sclerosis–related interstitial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: SSc-related interstitial lung disease (SSc-ILD) is a major cause of morbidity. We aimed to identify patients following similar trajectories of forced vital capacity (FVC) decline, and examine their association with mortality and risk factors for FVC decline. METHODS: This is a multicentre retrospective study of 444 SSc patients with ILD and ≤7-year disease duration. Patients were grouped based on similar FVC decline trajectories using semi-parametric modelling with latent class analysis. Survival was compared between the worst FVC trajectory group and the others. Logistic regression models with backwards selection were applied to identify predictors of FVC trajectory using baseline disease features. RESULTS: Four FVC trajectory groups were identified. The most progressive trajectory declined by -2.18% per year and the other three trajectory groups were stable or progressed slowly. The most progressive group had a higher mortality rate than those with a stable/slow FVC trajectory (hazard ratio 2.95, 95% CI 1.74, 4.98). Baseline FVC (P < 0.001) and CRP elevation (P = 0.039) were associated the progressive trajectory. Baseline FVC ≤72% predicted the progressive trajectory with a sensitivity of 0.88 and specificity of 0.91. A lower baseline FVC was in turn associated with older age, Caucasian race, longer disease duration, anti-topoisomerase I presence and elevated CRP on exploratory analyses. CONCLUSION: Distinct FVC trajectories are associated with different survival outcomes and the most important predictor of a progressive FVC trajectory was existing ILD severity. More work is needed to assess the utility of imaging or paraclinical findings that can improve prediction of distinct FVC trajectories.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».