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Enregistrement W4416247823 · doi:10.1101/2025.11.11.25339972

Scleroderma Clinical Trials Consortium Classification Criteria for Systemic Sclerosis Heart Involvement

2025· preprint· en· W4416247823 sur OpenAlexafffund
Laura Ross, Andrew Burns, André La Gerche, Dylan Hansen, Gerry Coghlan, Wendy Stevens, David Prior, Alan Pham, Penny McKelvie, Chiara Bellocchi, Yolanda Braun‐Moscovici, Cosimo Bruni, Patrícia Carreira, Tracy Frech, Sabrina Hoa, Marie Hudson, Vivien Hsu, Andrea Hsiu Ling Low, Marco Matucci‐Cerinic, B.P.A. Fonseca, Sue‐Ann Ng, Tatiana Rodríguez Reyna, Joanne Sahhar, Mohamed Talaat, Susanna Proudman, Alessandra Vacca, Murray Baron, Mandana Nikpour

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéRoyal Australasian College of PhysiciansGlaxoSmithKlineAstraZenecaBristol-Myers Squibb
Mots-clésPathognomonicClinical trialHeart diseaseDiseaseScleroderma (fungus)Cohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Systemic sclerosis (SSc) heart involvement (SHI) is an enigmatic disease manifestation associated with high mortality. The Scleroderma Clinical Trials Consortium (SCTC) Cardiac Working Group developed SHI classification criteria to enable systematic investigation of this condition. Methods An international, inter-disciplinary working group was assembled. Using consensus methods and existing literature, provisional SHI classification criteria items were developed. Continuous consensus exercises and a discrete choice experiment were performed to reduce items and derive individual item weights. The sensitivity and specificity of the classification criteria were tested in an independent cohort (n=168) of SHI (cases) and non-SSc heart disease (controls). Results The working group agreed that the SCTC SHI Classification Criteria should identify the direct effects of SSc on the heart and exclude the complications of other SSc manifestations or cardiac co-morbidities. The final classification criteria include 23 items measuring cardiac fibrosis, inflammation, arrhythmias and small vessel vasculopathy. No single item is pathognomonic for SHI, with a requirement for the presence of abnormalities across multiple histopathological, imaging, serological and, or clinical domains to be present to secure a diagnosis. A classification criteria score of ≥11 identified SHI with a sensitivity of 78% and specificity of 96%, with an area under the curve of 0.87 (0.80-0.93). This threshold correctly identified >90% of cases of SHI. Conclusion The newly derived SCTC SHI Classification Criteria have high sensitivity and specificity for SHI. Application of these criteria will enable standardised classification of patients in studies to facilitate future investigation of this important disease manifestation. Graphical abstract Abbreviations: AUC: area under the curve; IHD: ischaemic heart disease; PAH: pulmonary arterial hypertension; SHI: systemic sclerosis heart involvement; SRC: scleroderma renal crisis Alt text: Flow chart representing the steps to define systemic sclerosis heart involvement criteria, staring from scope and planning, item generation, item reduction and weighting and concluding with defining a classification threshold and testing performance of criteria. A criteria score of 11 or greater classifies a patient as having systemic sclerosis heart involvement. Key messages This study presents the first classification criteria for the identification of systemic sclerosis heart involvement. A score of ≥11 identifies systemic sclerosis heart involvement with high sensitivity and specificity. Standardised criteria enable identification of biomarkers and risk predictions models and lead to effective treatments for heart involvement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,411
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,056 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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