Anticyclic Citrullinated Peptide Antibodies in Patients with Rheumatic Diseases other than Rheumatoid Arthritis: Clinical or Pathogenic Significance?
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: We read with interest about the study by Payet, et al investigating prevalence and discriminatory value of anticyclic citrullinated peptide (anti-CCP) antibodies in patients with rheumatic diseases other than rheumatoid arthritis (RA)1. Although several studies have been published aiming to identify the prevalence of anti-CCP in patients with different rheumatic conditions2,3,4, Payet’s study was performed in a very large patient cohort and represents, therefore, a relevant information source on this topic. The overall prevalence of anti-CCP in the 723 non-RA patients was rather high compared to other studies5,6,7, with a very high proportion of patients with connective tissue disease (CTD) with anti-CCP (17.5%). This allowed the conclusion that, although anti-CCP are rather specific for RA, they are consistently expressed in patients with other rheumatic diseases. However, it should be noted that, unlike previously published studies analyzing anti-CCP prevalence in non-RA disorders, the design of Payet’s investigation considered the analysis of … Address correspondence to Prof. R. Gerli, Rheumatology Unit, Department of Medicine, University of Perugia, Via Enrico dal Pozzo snc, I-06122, Perugia, Italy. E-mail: roberto.gerli{at}unipg.it
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».