Understanding exertional dyspnea and exercise intolerance in patients with early limited cutaneous systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with systemic sclerosis (SSc) report exertional dyspnea and exercise intolerance (i.e., low peak oxygen uptake [V̇O2peak]). However, the underlying pathophysiology remains unclear. Aim: To characterize the dyspnea and cardiopulmonary responses to exercise in patients with early (disease duration < 5 yrs) limited cutaneous SSc. Methods: 11 patients with early limited cutaneous SSc (lcSSc; 54±11 yrs; FEV1: 97±22%predicted; DLCO: 87±15%predicted) and 7 sex and height-matched healthy controls (CON; 56±10 yrs; FEV1: 104±20%predicted; DLCO: 101±4%predicted) completed an incremental cardiopulmonary exercise test (CPET) with detailed ventilatory responses and dyspnea ratings (modified Borg Scale) obtained throughout. Results: Patients with lcSSc achieved a lower peak work rate (lcSSc: 88±23%predicted vs. CON: 127±47%predicted; P=0.02) and V̇O2peak (SSc: 83±20%predicted vs. CON: 126±41%predicted; P<0.01) compared to CON. At submaximal workloads, lcSSc patients exhibited a steeper rise in dyspnea (P=0.03), and reduced ventilatory efficiency (ventilatory equivalent to CO2 production [V̇E/V̇CO2 nadir]) than CON (lcSSc: 30±3 vs. CON: 27±4; P=0.04). Critical respiratory mechanical constraints (i.e. inspiratory reserve volume) were not different between groups (P>0.05). Conclusions: Early lcSSc is associated with elevated submaximal exertional dyspnea, reduced ventilatory efficiency, and marked exercise intolerance. These preliminary data suggest that exertional dyspnea in IcSSc may be explained by increased ventilatory drive and exercise intolerance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».