Autoantibodies against Endothelin 1 Type A Receptor Are Strong Predictors of Digital Ulcers in Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the predictive value of functional autoantibodies against vascular receptors for the development of ischemic digital ulcers (DU) in patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: Angiotensin II Type 1 receptor (AT1R) and endothelin 1 Type A receptor (ETAR) autoantibodies were measured at baseline in a prospective cohort of 90 patients with SSc together with 5 validated angiogenic markers. The primary outcome was the occurrence of at least 1 new ischemic DU during the 5-year followup. RESULTS: Twenty-four patients developed at least 1 new DU during the followup period. Univariate Cox analysis revealed that concentrations above the median value of anti-AT1R and anti-ETAR antibodies were predictive of the occurrence of ischemic DU (HR 2.85, 95% CI 1.19-6.84 and HR 3.39, 95% CI 1.35-8.50, respectively). A first multivariate Cox analysis including functional autoantibodies and clinical predictors of new DU confirmed anti-ETAR autoantibodies as independent predictors of the occurrence of new ischemic DU (HR 3.15, 95% CI 1.22-8.13) together with a history of DU at baseline. In a second model implemented with angiogenic markers, anti-ETAR autoantibodies remained an independent predictor of the occurrence of new ischemic DU (HR 9.59, 95% CI 1.75-52.64) together with the presence at baseline of active DU or history of DU. CONCLUSION: Anti-ETAR autoantibodies can be used together with the presence of current or past DU to identify patients with SSc who are at risk for the development of subsequent DU. These autoantibodies may allow for earlier management and therapeutic intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».