Radiographic joint damage in rheumatoid arthritis is associated with differences in cartilage turnover and can be predicted by serum biomarkers: an evaluation from 1 to 4 years after diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to determine whether serum biomarkers for degradation and synthesis of the extracellular matrix of cartilage are associated with, and can predict, radiographic damage in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Clinical and radiographic data of 87 RA patients were recorded 1 year after disease onset and then annually up to four years. Serum concentrations of four cartilage biomarkers were determined at these time points: a neoepitope formed by collagenase cleavage of type II collagen (C2C), a neoepitope formed by collagenase cleavage of type II collagen as well as type I collagen (C1,2C), a carboxy propeptide of type II procollagen formed during synthesis (CPII), and a cartilage proteoglycan aggrecan turnover epitope (CS846-epitope). Biomarker concentrations between patients with rapid radiographic progression (>7.3 Sharp/van der Heijde units per year) and those with slow radiographic progression (<2.3 units per year) were compared. In addition, we evaluated the long-term and short-term predictive value of each biomarker for progression of radiographic damage. RESULTS: Patients with rapid radiographic progression had higher C2C, higher C1,2C, and higher CS846-epitope levels than slow progressors. CPII levels showed no differences. Most importantly, the long-term radiographic progression for C2C, for C1,2C, and for CS846-epitope can be predicted by the biomarker value at year 1 after disease onset. C2C was also a predictor for joint space narrowing and annual radiographic damage during the subsequent year. CONCLUSION: This study shows that the concentration of serum biomarkers of cartilage collagen breakdown and proteoglycan turnover, but not of collagen synthesis, are related to joint destruction in RA. The use of these biomarkers may be of value when studying progression of joint damage in patients with RA.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».