Clinician Views and Clinic-Pathologic Correlations Concerning the Prevalence and Impact of Granulomas on Diagnosis, Management, and Outcomes of ANCA-Associated Vasculitis: An International Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Granulomatous inflammation occurs in ANCA-associated vasculitis (AAV), however, which manifestations are attributable to granulomas are unclear. We sought to understand clinician beliefs concerning which manifestations of AAV are attributable to granulomas and if the presence of granulomas informs diagnostic, prognostic and treatment decisions. Methods We conducted an international survey of physicians who care for individuals with AAV with the following domains: clinical experience; the extent to which the presence of granulomatous manifestations impact diagnosis, prognosis, and treatment; how frequently granulomas are responsible for individual AAV manifestations; and how granulomatous manifestations affect choice of induction therapy. The association of manifestations on induction therapy was assessed using a multivariable linear regression model adjusted for clinician demographics and practice experience. Results We received 161 responses, of which 142 from 35 countries contained usable data. Respondents at least partially agreed (median response ≥5 on a 7-point Likert scale) that granulomatous manifestations increased risk of relapse, respond differently to therapy, and caused more damage than non-granulomatous manifestations. Across the 36 manifestations of AAV, respondents considered pulmonary nodules, retro-orbital masses, sinus involvement, and subglottic stenosis caused by granuloma (caused by granulomas in ≥70% of cases). Twenty-three were considered to not be caused by granulomas in most cases (≤30% of cases). Induction therapy did not differ on the basis of granulomatous manifestations (p-value range=0.26-0.97). Conclusion Respondents similarly identify that granuloma may be important in the management of patients with AAV and which manifestations are granulomatous, and which are non-granulomatous. Despite this, they did not differ in the choice of induction therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».