Treatment recommendations for the systemic pharmacological treatment of systemic sclerosis digital ulcers: Results from the World Scleroderma Foundation Ad Hoc Committee
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Digital ulcers are an important disease manifestation of systemic sclerosis and are associated with significant morbidity. As such, there is an urgent need for the development of evidence-based recommendations to guide clinicians in the treatment of digital ulcers. Methods: A steering committee of international experts was established. A systematic review of the literature pertaining to the use of pharmacologic treatments in the management of digital ulcers was performed to inform the development of treatment recommendations for systemic sclerosis digital ulcers. Consensus methodology was used to develop the final treatment recommendations. Results: The World Scleroderma Foundation committee agreed on 8 overarching treatment principles and 10 pharmacologic treatment recommendations for the management of systemic sclerosis digital ulcers. Phosphodiesterase 5 inhibitors and intravenous iloprost were recommended for the management of acute digital ulcers. Bosentan was recommended for prevention of digital ulcers. Conclusion: This study has yielded pragmatic treatment recommendations to direct treatment decisions for the management of systemic sclerosis digital ulcers. In addition, results have highlighted areas in need of future research in order to improve patient outcomes.
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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 | 0,099 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».