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Enregistrement W4411711006 · doi:10.1177/2050313x251353297

Nailfold capillaroscopy in myositis: A case series

2025· article· en· W4411711006 sur OpenAlexaff
Thaisa Cotton, Marie Hudson, Yves Troyanov, Valérie Leclair, Geneviève Gyger

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medical Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyositisScleroderma (fungus)RheumatologyDermatologyConnective tissue diseaseInterstitial lung diseaseConnective tissuePathologyPolymyositisInternal medicineDiseaseAutoimmune diseaseLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nailfold capillaroscopy is well established in systemic sclerosis; however, abnormalities (scleroderma or scleroderma-like patterns) are identified in other connective tissue diseases, such as myositis, even in the absence of Raynaud's phenomenon. Although this may be known within the rheumatology world, myositis cases often present to other subspecialists who may be unfamiliar with the value of capillaroscopy. We present four cases of myositis that initially presented to non-rheumatology subspecialists where capillaroscopy played a role in confirming the diagnosis. Nailfold capillaroscopy is especially useful in cases of isolated interstitial lung disease, atypical and isolated rashes, and to delineate between myositis mimickers, whether pathologic or clinical. It is a noninvasive tool, which is useful early in the work-up of myositis to identify features consistent with a connective tissue disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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