Twardzina
Rokowania, prognozy i postęp choroby

Twardzina układowa (SSc) charakteryzuje się dużą heterogennością kliniczną i wysoką śmiertelnością, ze wskaźnikiem standaryzowanej śmiertelności (SMR) w zakresie 3,45-5,73. Przeżycie różni się w zależności od podtypu choroby: 5-letnie przeżycie wynosi około 80% w postaci uogólnionej i 90% w ograniczonej, z poprawą rokowania w ostatnich dekadach. Kluczowymi czynnikami prognostycznymi są wiek >60 lat, płeć męska, pochodzenie afrykańskie, postać uogólniona, wysoki wynik mRSS, obecność teleangiektazji, aktywne owrzodzenia palców, niedokrwistość, podwyższony CRP (≥5-8 mg/l) oraz osłabienie mięśniowe. Zajęcie narządów wewnętrznych znacząco zwiększa ryzyko zgonu, zwłaszcza nadciśnienie płucne (PAH, HR 6,248), śródmiąższowa choroba płuc (ILD) z upośledzeniem funkcji, zaburzenia rytmu serca (HR 4,729), twardzinowy przełom nerkowy (1-roczna śmiertelność 20-60%) oraz współistnienie nowotworu złośliwego.

Wprowadzenie do prognozy twardziny układowej

Twardzina układowa (SSc) jest chorobą charakteryzującą się znaczną heterogennością kliniczną. U niektórych pacjentów choroba postępuje szybko i może prowadzić do zgonu, podczas gdy u innych pozostaje stabilna z ograniczonymi objawami, takimi jak stwardnienie palców i minimalne zajęcie narządów wewnętrznych. Z tego powodu strategie leczenia SSc mogłyby skorzystać z możliwości przewidywania rokowania na podstawie objawów klinicznych lub parametrów laboratoryjnych we wczesnym stadium choroby.1

Twardzina układowa nadal pozostaje chorobą o wysokiej śmiertelności w porównaniu z populacją ogólną. Wskaźnik standaryzowanej śmiertelności (SMR) wynosi według różnych badań od 3,45 do 5,73, co wskazuje na znacząco podwyższone ryzyko zgonu.234

Wskaźniki przeżycia w twardzinie układowej

Wskaźniki przeżycia w twardzinie układowej różnią się w zależności od typu choroby i badanej populacji. W badaniu francuskiej wieloośrodkowej kohorty wskaźniki przeżycia od momentu diagnozy wynosiły: 98,0% po 1 roku, 92,5% po 3 latach, 85,9% po 5 latach i 71,7% po 10 latach.2 Natomiast w innym badaniu całkowity wskaźnik przeżycia wynosił 97,6% po 1 roku, 93,4% po 3 latach, 87,1% po 5 latach, 77,9% po 10 latach i 61,3% po 15 latach.5

Przeżycie zależy również od podtypu choroby. Pacjenci z twardziną układową ograniczoną mają lepsze rokowanie niż pacjenci z postacią uogólnioną. Obecnie 5-letnie przeżycie pacjentów z postacią uogólnioną szacuje się na około 80%, podczas gdy 5-letnie przeżycie pacjentów z postacią ograniczoną wynosi około 90%.6 Znaczną poprawę obserwuje się w ciągu ostatnich dekad – 5-letnie przeżycie wśród pacjentów z uogólnioną postacią SSc wzrosło znacząco z 69% w kohorcie z lat 1990-1993 do 84% w kohorcie z lat 2000-2003.6

Czynniki prognostyczne w twardzinie układowej

Czynniki demograficzne i kliniczne

Liczne badania zidentyfikowały szereg czynników związanych z gorszym rokowaniem w twardzinie układowej. Do najważniejszych należą:

  • Wiek powyżej 60 lat w momencie diagnozy24
  • Płeć męska35
  • Pochodzenie afrykańskie36
  • Postać uogólniona twardziny (dcSSc)23
  • Wysoki wynik w skali Rodnana (mRSS)78
  • Obecność teleangiektazji39
  • Aktywne owrzodzenia palców107
  • Niedokrwistość9
  • Podwyższony poziom białka C-reaktywnego (CRP ≥5 mg/l lub ≥8 mg/l)2510
  • Osłabienie mięśniowe1011

Zajęcie narządów wewnętrznych

Zajęcie narządów wewnętrznych jest kluczowym czynnikiem prognostycznym w twardzinie układowej. Ryzyko zgonu wzrasta wraz z liczbą zajętych narządów wewnętrznych: zajęcie 1 narządu wewnętrznego wiąże się z 5-krotnie większym ryzykiem niż brak zajęcia, podczas gdy zajęcie 2 narządów wewnętrznych wiąże się z 10-krotnie większym ryzykiem zgonu.8

Do najważniejszych czynników prognostycznych związanych z zajęciem narządów należą:

  • Nadciśnienie płucne (PAH) – jest główną przyczyną zgonów u pacjentów z SSc, stanowiąc do 55% wszystkich zgonów.112 Jest niezależnym czynnikiem ryzyka złego rokowania (HR 6,248, 95% CI 2,855-13,674).12
  • Śródmiąższowa choroba płuc (ILD) – zwłaszcza z upośledzeniem czynności płuc. Sam ILD bez dysfunkcji płuc nie jest najważniejszym czynnikiem ryzyka złego rokowania.123
  • Zajęcie serca – w tym zaburzenia rytmu serca (HR 4,729, 95% CI 1,588-14,082)12 i choroba zastawkowa29
  • Twardzinowy przełom nerkowy – związany z 1-roczną śmiertelnością wynoszącą 20-30% i 5-letnią śmiertelnością wynoszącą 30-50%. W przypadku normotensyjnego przełomu nerkowego, który stanowi około 10% wszystkich przypadków, 1-roczna śmiertelność wynosi 60%.13
  • Nowotwór złośliwy – współistnienie choroby nowotworowej pogarsza rokowanie.29

Parametry funkcjonalne i laboratoryjne

Określone parametry funkcjonalne i laboratoryjne mają istotne znaczenie prognostyczne:

  • Obniżona pojemność życiowa (FVC ≤70%)212
  • Obniżona zdolność dyfuzyjna płuc dla tlenku węgla (DLCO ≤70% lub ≤60%)2512
  • Duszność9
  • Obniżony dystans w teście 6-minutowego marszu (6MWD) – każdy metr, który pacjent był w stanie przejść, korelował z jednoprocentowym wzrostem szansy przeżycia.214
  • Maksymalne zużycie tlenu mierzone w cardiopulmonary exercise test (CPET) – zidentyfikowane jako potencjalny nowy biomarker progresji choroby.15
  • Wysoka klasa czynnościowa wg WHO – w kontekście oceny funkcji układu krążenia i oddechowego.164

Profil autoprzeciwciał

Status autoprzeciwciał ma istotne znaczenie prognostyczne:3

  • Obecność przeciwciał anty-Scl-70 (anty-topoizomeraza I) wiąże się z gorszym rokowaniem8
  • Przeciwciała antycentromerowe (ACA) są związane z lepszym rokowaniem3

Modele predykcyjne w ocenie progresji twardziny układowej

W ostatnich latach opracowano różne modele predykcyjne mające na celu przewidywanie progresji twardziny układowej i identyfikację pacjentów z wysokim ryzykiem niekorzystnego przebiegu choroby.

Klasyczne modele predykcyjne

Jednym z istotnych algorytmów prognostycznych jest model łączący wyniki badań HRCT i testów czynności płuc (PFT) opracowany przez Goh i wsp., który wydaje się mieć bardzo dobrą wartość prognostyczną, umożliwiając łatwe i szybkie określenie stopnia zaawansowania choroby płuc i ocenę potrzeby leczenia immunosupresyjnego.17

W badaniu EUSTAR zidentyfikowano osiem czynników predykcyjnych pogorszenia choroby u pacjentów z postacią uogólnioną twardziny. Prawdopodobieństwo rozwoju pogorszenia choroby w okresie obserwacji u 60-letniego pacjenta z włóknieniem płuc, owrzodzeniami palców, osłabieniem mięśniowym i podwyższonym CRP wzrasta do 74,5% w porównaniu z 32,2% dla całej populacji badanej.11

Model predykcyjny opracowany w innym badaniu zwiększył przewidywane prawdopodobieństwo postępującej choroby z wyjściowych 37% do 67-89%.18 Badanie to wykazało, że zindywidualizowane podejście do pacjentów z SSc jest realną możliwością, szczególnie zalecając roczną ścisłą obserwację u pacjentów z trzaskami tarcią, osłabieniem mięśni proksymalnych i niskim maksymalnym zużyciem tlenu na początku.15

Modele oparte na uczeniu maszynowym

Nowsze podejścia do prognozowania w twardzinie układowej wykorzystują modele uczenia maszynowego:

  • Model uczenia maszynowego wykorzystujący mRSS i klasę czynnościową WHO okazał się optymalny do przewidywania ryzyka śmiertelności wśród pacjentów z SSc.164
  • W jednym z badań opracowano spersonalizowane narzędzie do prognozowania oparte na uczeniu maszynowym, wskazując, że nadciśnienie płucne, owrzodzenia palców i mRSS były niezależnymi czynnikami ryzyka złego rokowania u pacjentów z SSc.7
  • Model lasu losowego przeżycia (random survival forest) okazał się bardziej efektywny niż klasyczny model Coxa i miał unikalne zalety w analizie efektów nieliniowych i znaczenia zmiennych.19
  • W innym badaniu z wykorzystaniem uczenia maszynowego udało się sklasyfikować 29% pacjentów jako grupę niskiego ryzyka, co sugeruje, że w tej grupie programy corocznej oceny mogą być mniej rozbudowane.20

Przyczyny zgonów w twardzinie układowej

Twardzina układowa ma najwyższą śmiertelność specyficzną dla danego przypadku wśród układowych chorób autoimmunologicznych.6 Najczęstsze przyczyny zgonu to:

  • Nadciśnienie płucne – główna przyczyna zgonów, stanowiąca do 55% wszystkich zgonów.1
  • Włóknienie płuc (śródmiąższowa choroba płuc) – w ostatnich dekadach stało się, obok nadciśnienia płucnego, najczęstszą przyczyną zgonu u pacjentów z twardziną układową.13
  • Twardzinowy przełom nerkowy – choć śmiertelność związana z przełomem nerkowym znacznie spadła w ostatnich dekadach.13

Warto zauważyć, że większość zgonów (53,6%) nie jest bezpośrednio przypisywana SSc, szczególnie dotyczy to śmiertelności z przyczyn sercowo-naczyniowych (37,8%).5

Znaczenie wczesnej identyfikacji pacjentów wysokiego ryzyka

Wczesne wykrycie i monitorowanie włóknienia płuc i nadciśnienia płucnego może poprawić rokowanie poprzez umożliwienie wcześniejszej interwencji w ciężkich lub postępujących przypadkach.17 Wykorzystanie modeli predykcyjnych może pomóc w identyfikacji pacjentów wysokiego ryzyka i skierowaniu ich do specjalistów, co może wspomóc reumatologów w monitorowaniu i planowaniu leczenia.1916

Wczesna identyfikacja cech pacjentów wysokiego ryzyka może poprawić rokowanie u osób z SSc.7 Uproszczony model uczenia maszynowego do przewidywania wczesnej śmiertelności wśród pacjentów z SSc może kierować wczesnymi skierowaniami do specjalistów i pomóc reumatologom w ścisłym monitorowaniu i planowaniu leczenia.16

Znaczenie czasu trwania choroby w prognozie

W badaniach nad prognozą w twardzinie układowej niezwykle istotne jest uwzględnienie czasu trwania choroby. Każde badanie analizujące czynniki predykcyjne powikłań narządowych w SSc powinno brać pod uwagę czas wystąpienia tych powikłań i czas trwania choroby u badanych pacjentów.21

Ten aspekt podkreśla potrzebę jeszcze bardziej szczegółowych i większych badań, oceniających wpływ specyficzności autoprzeciwciał na wynik powikłań płucnych u pacjentów z SSc.21

Implikacje dla praktyki klinicznej

Zrozumienie czynników prognostycznych w twardzinie układowej ma kluczowe znaczenie dla praktyki klinicznej. Pacjenci z niekorzystnymi czynnikami prognostycznymi mogą wymagać intensywniejszego monitorowania i bardziej agresywnego leczenia. Dokładna ocena stopnia zajęcia narządów wewnętrznych, zwłaszcza płuc i serca, jest niezbędna do planowania leczenia i przewidywania rokowania.

Praktyczne zastosowanie modeli predykcyjnych może obejmować:

  • Identyfikację pacjentów wysokiego ryzyka wymagających intensywniejszego monitorowania7
  • Pomoc w podejmowaniu decyzji o rozpoczęciu leczenia immunosupresyjnego17
  • Dostosowanie częstotliwości badań kontrolnych – u pacjentów niskiego ryzyka programy corocznej oceny mogą być mniej rozbudowane20
  • Wsparcie w ocenie niezdolności do pracy – według wytycznych SSA, powtarzające się manifestacje twardziny układowej, z co najmniej dwoma objawami konstytucyjnymi (silne zmęczenie, gorączka, złe samopoczucie lub niezamierzona utrata wagi) oraz ograniczeniami w codziennym funkcjonowaniu, mogą kwalifikować pacjenta do uznania niezdolności do pracy22

Perspektywy przyszłych badań

Mimo znaczących postępów w zrozumieniu czynników prognostycznych w twardzinie układowej, nadal istnieje potrzeba dalszych badań w tym obszarze. Przyszłe badania powinny skupić się na:

  • Opracowaniu jeszcze bardziej precyzyjnych modeli predykcyjnych uwzględniających czynniki genetyczne i biomarkery
  • Badaniu wpływu wczesnej interwencji na podstawie czynników ryzyka na długoterminowe rokowanie
  • Analizie wpływu różnych strategii terapeutycznych na modyfikację niekorzystnych czynników rokowniczych
  • Przeprowadzeniu większych badań oceniających wpływ specyficzności autoprzeciwciał na wynik powikłań narządowych21
  • Dalszym rozwoju modeli uczenia maszynowego do przewidywania progresji choroby i śmiertelności194

Kolejne rozdziały

Zapraszamy do dalszego czytania naszego leksykonu.

Wybierz kolejny rozdział z menu poniżej, aby otworzyć nową podstronę kompedium wiedzy i uzyskać szczegółowe informację o leku, substancji lub chorobie.

  1. 09.04.2026
  2. www.leksykon.com.pl

Materiały źródłowe

  • #1 Prognostic profile of systemic sclerosis: analysis of the clinical EUSTAR cohort in China
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6235213/
    Among the cohort, 40 patients with SSc died (Table 2): 27 deaths (67.5%) were related to SSc. PAH was the leading cause of death, accounting for 55% of all deaths. The mortality rate in patients who had PAH during the disease course was 28.2% (22/78 patients). […] Systemic sclerosis is a disease that has significant clinical heterogeneity. Some patients progress rapidly and even die, whereas others remain stable and have limited symptoms such as finger sclerosis and minimal visceral involvement. Therefore, treatment strategies for SSc would benefit from the ability to predict prognosis based on clinical manifestations or laboratory parameters in the early stage of the disease.
  • #2 Survival and prognosis factors in systemic sclerosis: data of a French multicenter cohort, systematic review, and meta-analysis of the literature | Arthritis Research & Therapy | Full Text
    https://arthritis-research.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13075-019-1867-1
    Data on survival and prognosis factors in incident cohorts are scarce in systemic sclerosis (SSc). […] Overall survival rates at 1, 3, 5, and 10 years from diagnosis were 98.0%, 92.5%, 85.9%, and 71.7% respectively in the French cohort. Overall SMR was 5.73 (95% CI 4.68-6.94). […] Age at diagnosis 60 years, diffuse cutaneous SSc, scleroderma renal crisis, dyspnea, 6-min walking distance (6MWD), forced vital capacity 70%, diffusing capacity of the lungs for carbon monoxide 70%, pulmonary hypertension (PH), telangiectasia, valvular disease, malignancy, anemia, and CRP 8 mg/l were associated with a poorer survival after adjustment. […] Eighteen studies (11,719 patients) were included in the SMR meta-analysis and 36 studies (26,187 patients) in the prognosis factor analysis. […] Age at disease onset, male sex, African origin, diffuse cutaneous SSc, anti-Scl70 antibodies, cardiac and renal involvement, interstitial lung disease, PH, and malignancy were significantly associated with a worse prognosis.
  • #3 Survival and prognosis factors in systemic sclerosis: data of a French multicenter cohort, systematic review, and meta-analysis of the literature | Arthritis Research & Therapy | Full Text
    https://arthritis-research.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13075-019-1867-1
    Overall, our study highlights a high mortality rate in SSc patients and confirms previously described prognosis factors related to skin extension and organ involvement while identifying additional prognosis factors such as autoantibody status, telangiectasia, 6MWD, and valvular disease. […] The main results of our study are (i) a high risk of mortality in our cohort of incident patients, as shown by a high SMR of 5.73; (ii) the identification of age 60 years, dcSSc, dyspnea, PH, low FVC, low DLCO, kidney involvement, valvular disease, cancer, telangiectasia, shorter 6MWD, anemia, and inflammation as prognosis factors in our cohort; (iii) a high pooled SMR of 3.45 in the meta-analysis of the literature, including our new cohort; and (iv) the additional identification of male sex, African origin, ILD, cardiac involvement, and anti-Scl-70 antibodies as associated with worse prognosis in our meta-analysis, while ACA were associated with better prognosis.
  • #4 Development and validation of machine learning for early mortality in systemic sclerosis | Scientific Reports
    https://www.nature.com/articles/s41598-022-22161-9
    The mortality in SSc is higher than in the general population. […] Elderly age at the onset, male sex, extensive skin involvement, and internal organ involvement are well known predictors of death among SSc. […] Our study developed a simplified machine learning for mortality prediction for SSc patients based primarily on clinicals, which could be easily accessed, low cost, time-saving (unnecessary waiting for further investigation), and available for general physicians who are not experts in SSc. […] A model using predictors using high WHO functional class and mRSS appears to be optimal for predicting mortality risk among SSc patients.
  • #5 Sine scleroderma, limited cutaneous, and diffused cutaneous systemic sclerosis survival and predictors of mortality | Arthritis Research & Therapy | Full Text
    https://arthritis-research.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13075-021-02672-y
    Systemic sclerosis (SSc) is associated with a variability of mortality rates in the literature. […] To determine the mortality and its predictors in a long-term follow-up of a bi-centric cohort of SSc patients. […] The overall survival rates were 97.6% at 1 year, 93.4% at 3 years, 87.1% at 5 years, 77.9% at 10 years, and 61.3% at 15 years. […] Long-term data confirmed high mortality of SSc. Male sex, DLCO 70%, cardiac involvement, and CRP 5mg/l were identified as independent predictors of mortality. […] Male sex, cardiac involvement, DLCO 70%, and CRP 5 mg/l are strong predictors of mortality in systemic sclerosis. […] Sine scleroderma subtype has better survival than diffuse or limited cutaneous subtypes. […] The majority of deaths (53.6%) was not attributed to SSc directly, especially cardiovascular mortality (37.8%). […] Our study identifies strong predictors of mortality male sex, cardiac involvement, DLCO 70%, and CRP 5 mg/l. Non-SSc-related death is more frequent than SSc-related deaths, of whom cardiovascular disease is the most common.
  • #6 Scleroderma: Practice Essentials, Background, Pathophysiology
    https://emedicine.medscape.com/article/331864-overview
    Survival in patients with diffuse cutaneous disease has improved significantly; currently, the 5-year survival is estimated to be about 80%. Five-year survival in patients with limited cutaneous disease is approximately 90%. […] Factors associated with a more severe prognosis are as follows: Younger age, African descent, Rapid progression of skin symptoms, Greater extent of skin involvement, Anemia, Elevated erythrocyte sedimentation rate (ESR), Pulmonary, renal, and cardiac involvement. […] Systemic sclerosis has the highest case-specific mortality among the systemic autoimmune diseases. Pulmonary hypertension, pulmonary fibrosis (interstitial lung disease), and scleroderma renal crisis are the most frequent causes of death. […] Survival has improved in recent decades and correlates best with the clinical disease subtype (diffuse cutaneous vs limited cutaneous) and with the extent of organ involvement. Five-year survival among patients with diffuse cutaneous systemic sclerosis has improved significantly, from 69% in the 1990-1993 cohort to 84% in the 2000-2003 cohort. Five-year survival among the patients with limited cutaneous systemic sclerosis remained very high and unchanged for the same periods (93% and 91%, respectively).
  • #7
    https://link.springer.com/article/10.1007/s10067-024-07039-7
    The clinical manifestations of systemic sclerosis (SSc) are highly variable, resulting in varied outcomes and complications. Diverse fibrosis of the skin and internal organs, vasculopathy, and dysregulated immune system lead to poor and varied prognoses in patients with SSc subtypes. Therefore, this study aimed to develop a personalized tool for predicting the prognosis of patients with SSc. […] The results of Cox-based multivariate regression analysis suggested that pulmonary arterial hypertension, digital ulcer, and Modified Rodnan Skin Score (mRSS) were independent risk factors for poor prognosis in patients with SSc and significant risk factors in random survival forest (RSF) surveys. […] Machine-learning models can help us better understand the prognosis of patients with SSc and comprehensively evaluate the clinical characteristics of each individual. The early identification of the characteristics of high-risk patients can improve the prognosis of those with SSc.
  • #8 Development and validation of machine learning for early mortality in systemic sclerosis | Scientific Reports
    https://www.nature.com/articles/s41598-022-22161-9
    The degree or severity of fibrosis is associated with poor prognosis in Thai SSc as well as other populations. […] Mortality risk escalates the more numerous the involvements: 1 internal organ involvement had a 5 times greater risk than no involvements, while 2 internal organ involvements had a 10 times greater mortality risk. […] According to the literature review, the various clinical predictors of mortality in SSc include older age at onset, dcSSc, positive for anti-Scl70 antibody, internal organ involvement (pulmonary fibrosis (PF), PAH, renal crisis, cardiac involvement), and high mRSS. […] Our study aimed to develop and validate a simplified predictive model from machine learning for mortality prediction among Thai SSc patients, making it a more precise referral tool for general practitioners, a guide for close monitoring, modification of the predictors of death, treatment planning, and minimizing mortality risk.
  • #9 Survival and prognosis factors in systemic sclerosis: data of a French multicenter cohort, systematic review, and meta-analysis of the literature | Arthritis Research & Therapy | Full Text
    https://arthritis-research.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13075-019-1867-1
    Our results show that mortality is still high in SSc. Strong prognosis factors identified at baseline are age at diagnosis 60 years, dcSSc subtype, scleroderma renal crisis, severe dyspnea, FVC and DLCO 70%, PH, anemia, and CRP 8 mg/l. Our study also suggests the prognosis value of telangiectasia, 6MWD, valvular disease, cancer, and autoantibody status.
  • #10 Predictors of disease worsening defined by progression of organ damage in diffuse systemic sclerosis: a European Scleroderma Trials and Research (EUSTAR) analysis | Annals of the Rheumatic Diseases
    https://ard.bmj.com/content/78/9/1242
    Objectives Mortality and worsening of organ function are desirable endpoints for clinical trials in systemic sclerosis (SSc). The aim of this study was to identify factors that allow enrichment of patients with these endpoints, in a population of patients from the European Scleroderma Trials and Research group database. […] Of 1451 patients meeting the inclusion criteria, 706 had complete data on outcome parameters and were included in the analysis. Of the 42 outcome predictors, eight remained in the final regression model. There was substantial evidence for a strong association between disease progression and age, active digital ulcer (DU), lung fibrosis, muscle weakness and elevated C-reactive protein (CRP) level. Active DU, CRP elevation, lung fibrosis and muscle weakness were also associated with a significantly shorter time to disease progression.
  • #11 Predictors of disease worsening defined by progression of organ damage in diffuse systemic sclerosis: a European Scleroderma Trials and Research (EUSTAR) analysis | Annals of the Rheumatic Diseases
    https://ard.bmj.com/content/78/9/1242
    The use of the predictive factors presented here could enable cohort enrichment with patients at risk for overall disease worsening in SSc clinical trials. […] By using a novel statistical approach to analyse data from a clinical registry, we successfully identified predictors of severe disease worsening defined as organ failure within a period of 123 months in patients with dcSSc. Based on our logistic regression model, we showed that the probability of a 60-year-old patient with lung fibrosis, DU, muscle weakness and CRP elevation developing disease worsening within the observation period increases to 74.5% compared with 32.2% for the whole study population. […] The predictive factors of age, presence of DU, lung fibrosis, CRP elevation and muscle weakness represent important aspects of the disease and also correspond to the key characteristic features of vasculopathy (DU), autoimmunity/inflammation (CRP elevation) and tissue fibrosis (lung fibrosis).
  • #12 Prognostic profile of systemic sclerosis: analysis of the clinical EUSTAR cohort in China
    https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6235213/
    In china, although there is a high prevalence of ILD in patients with SSc (85.5%), most patients have reserved pulmonary function, which means that ILD is not the most important factor in the death of patients with SSc and is also not a risk factor for poor prognosis. Only ILD with pulmonary dysfunction is associated with poor outcome. The 10-year cumulative rate (87.8%) in patients with SSc in China is slightly lower than in Europe, and PAH and arrhythmia at baseline are independent prognostic factors, whereas PAH instead of ILD is the leading cause of death in patients with SSc. […] Univariate survival analysis suggested that SRC, PAH, arrhythmia, pericardial effusion, skin score15, FVC%70% and DLCO%60% on pulmonary function tests (PFT), and respiratory symptoms at baseline were associated with poor prognosis. Further Cox multivariate analysis confirmed that PAH (hazard ratio (HR) 6.248, 95% CI 2.855, 13.674) and arrhythmia (HR 4.729, 95% CI 1.588, 14.082) at baseline are independent risk factors for poor outcome in patients with SSc.
  • #13 Scleroderma: Practice Essentials, Background, Pathophysiology
    https://emedicine.medscape.com/article/331864-overview
    For patients with scleroderma renal crisis, 1-year mortality is 20-30% and 5-year mortality is 30-50%; for normotensive scleroderma renal crisis, which accounts for about 10% of all cases, 1-year mortality is 60%. […] Mortality associated with scleroderma renal crisis has declined significantly in recent decades. In contrast, pulmonary involvement (interstitial lung disease and/or pulmonary arterial hypertension) has become the most common cause of death in patients with systemic sclerosis.
  • #14 Study Finds that Prognosis for Systemic Sclerosis can be Predicted with this Simple Test – Patient Worthy
    https://patientworthy.com/2018/07/19/study-finds-prognosis-sclerosis-predicted/
    According to a story from Scleroderma News, the results from a recent study suggest that the six minute walk test can accurately predict outcomes for patients with systemic sclerosis. A low score is associated with more severe disease and an increased risk of death. According to the data, every meter a patient was able to walk correlated to a single percentage point in survival chances. […] While the six minute walk test has not been commonly employed in systemic sclerosis, it appears to have the ability to play a valuable role in predicting outcomes for patients.
  • #15 A prediction model for progressive disease in systemic sclerosis | RMD Open
    https://rmdopen.bmj.com/content/1/1/e000113
    Our study shows that individualised management in patients with SSc is a reasonable possibility. Using the developed prediction model, the chance for progressive disease could be increased from 39 to 67-89%, advocating annual stringent follow-up at least in patients with friction rubs, proximal muscle weakness and low maximum oxygen uptake at baseline. […] Maximum oxygen uptake as measured by CPET was identified as a possible new biomarker for progressive disease in SSc.
  • #16 Development and validation of machine learning for early mortality in systemic sclerosis | Scientific Reports
    https://www.nature.com/articles/s41598-022-22161-9
    Clinical predictors of mortality in systemic sclerosis (SSc) are diversely reported due to different healthcare conditions and populations. A simple predictive model for early mortality among patients with SSc is needed as a precise referral tool for general practitioners. […] Early mortality was defined as dying within 5 years after the onset of SSc. […] The final 2 models with the highest predictive performance comprise the modified Rodnan skin score (mRSS) and the WHO-FCII for Model 1 and mRSS and WHO-FCIII for Model 2. Model 1 provided the highest predictive performance, followed by Model 2. […] This simplified machine learning model for predicting early mortality among patients with SSc could guide early referrals to specialists and help rheumatologists with close monitoring and management planning.
  • #17 Scleroderma Lung Involvement, Autoantibodies, and Outcome Prediction: The Confounding Effect of Time | The Journal of Rheumatology
    https://www.jrheum.org/content/44/4/404
    Systemic sclerosis (SSc) remains a poorly understood disease and so far none of the routinely used immunosuppressive treatments has been definitively shown to benefit longterm disease outcome. […] Early detection and monitoring of PF and PH may benefit outcome by permitting earlier intervention in severe or progressive cases. […] Multiple attempts have been made to develop prediction models, both for development and for outcome, in already present SSc-related lung disease. […] An algorithm combining results from HRCT and PFT was developed by Goh, et al and seems to have a very good prognostic value, allowing for an easy and quick staging of lung disease and assessment of the need for immunosuppressive treatment. […] This highlights the importance of accounting for disease duration in any research into outcome prediction in patients with SSc.
  • #18 A prediction model for progressive disease in systemic sclerosis | RMD Open
    https://rmdopen.bmj.com/content/1/1/e000113
    63 patients had progressive disease, including 8 patients who died 18 months after first evaluation. […] Using the prediction model, the predicted chance for progressive disease increased from a pretest chance of 37% to 67-89%. […] Using the prediction model, the chance for progressive disease for individual patients could be doubled. […] A prediction model assessing the chance for progressive disease for individual patients at short term was currently developed. […] The present study aimed to develop a model that predicts progressive disease in the short term, defined by either deterioration of organ functions, or mortality, in patients with SSc. […] The predicted probability of progressive disease was calculated for every patient. […] The prediction model showed a reliable calibration, predicting progressive disease in agreement with the observed progressive disease.
  • #19
    https://link.springer.com/article/10.1007/s10067-024-07039-7
    Regarding predictive performance, the random survival forest model was more effective than the Cox model and had unique advantages in analyzing nonlinear effects and variable importance. […] Machine learning using the simple clinical features of patients with systemic sclerosis (SSc) to predict mortality can guide attending physicians, and the early identification of high-risk patients with SSc and referral to experts will assist rheumatologists in monitoring and management planning.
  • #20 Machine Learning Assisted Prediction of Progression in Systemic Sclerosis Patients: An Approach to Concise, Tailored Model Construction Using Outpatient Clinical Data – ACR Meeting Abstracts
    https://acrabstracts.org/abstract/machine-learning-assisted-prediction-of-progression-in-systemic-sclerosis-patients-an-approach-to-concise-tailored-model-construction-using-outpatient-clinical-data/
    Machine Learning Assisted Prediction of Progression in Systemic Sclerosis Patients: An Approach to Concise, Tailored Model Construction Using Outpatient Clinical Data […] Systemic Sclerosis (SSc) disease course can range from mild, to very severe with progressive organ involvement within months. […] In this study we aim to develop a tailormade model to guide annual assessment in individual SSc patients. […] In 492 SSc patients (range of follow-up 2-10 years), disease progression during total follow-up was observed in 52% after median 4 years (range 1-8), including myocardial progression in 29%, lung progression in 23%, skin progression in 16%, and death in 12%. […] Our data confirm the severe nature of SSc with cumulative progression in 52%. Although precise risk stratification for the individual patient is difficult, a machine learning approach enabled us to classify 29% of patients as low risk. In this group annual assessment programs might be less extensive.
  • #21 Scleroderma Lung Involvement, Autoantibodies, and Outcome Prediction: The Confounding Effect of Time | The Journal of Rheumatology
    https://www.jrheum.org/content/44/4/404
    As a result, any study investigating predictors of organ complications in SSc should take into account the timing of those complications and the disease duration in the study subjects. […] One inevitable conclusion from this article is that there is a real need for even more detailed and larger studies, assessing the effect of autoantibody specificities on the outcome of lung complications in patients with SSc.
  • #22 14.00 Immune System Disorders – Adult | Disability | SSA
    https://www.ssa.gov/disability/professionals/bluebook/14.00-Immune-Adult.htm
    Systemic sclerosis (scleroderma) constitutes a spectrum of disease in which thickening of the skin is the clinical hallmark. […] In diffuse cutaneous systemic sclerosis (also known as diffuse scleroderma), major organ or systemic involvement can include the gastrointestinal tract, lungs, heart, kidneys, and muscle in addition to skin or blood vessels. […] Documentation involves differentiating the clinical features of systemic sclerosis (scleroderma) from other autoimmune disorders. However, there may be an overlap. […] Repeated manifestations of systemic sclerosis (scleroderma), with at least two of the constitutional symptoms or signs (severe fatigue, fever, malaise, or involuntary weight loss) and one of the following at the marked level: Limitation of activities of daily living. […] Limitation in maintaining social functioning. […] Limitation in completing tasks in a timely manner due to deficiencies in concentration, persistence, or pace.