Kynurenic Acid in Synovial Fluid and Serum of Patients with Rheumatoid Arthritis, Spondyloarthropathy, and Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previously we demonstrated that kynurenic acid (KYNA), an endogenous metabolite of kynurenine, is present in the synovial fluid of patients with rheumatoid arthritis (RA). KYNA inhibits proliferation of synoviocytes in vitro. The goal of our study was to compare KYNA concentrations in synovial fluid and blood of patients with RA, inflammatory spondyloarthropathies (SpA), and osteoarthritis (OA). METHODS: Serum and synovial fluid samples were obtained from 189 patients with RA, 56 patients with SpA, and 32 patients with OA. KYNA was separated using a high-performance liquid chromatography system and measured fluorometrically. RESULTS: KYNA concentration in synovial fluid obtained from patients with RA and SpA was significantly lower than that in patients with OA (p < 0.05). The concentration of KYNA in serum of patients with RA, SpA, and OA did not differ among all groups studied. The positive correlation between KYNA content in synovial fluid and serum was found in patients with RA (p < 0.05). Univariate linear regression analysis demonstrated that fibrinogen was significantly associated with KYNA in synovial fluid (p < 0.05), and red blood cell counts, morning stiffness, and pain scores were significantly associated with KYNA level in serum (all p < 0.05). Multivariate regression analysis revealed correlation between the following independent variables: hemoglobin level, hematocrit, red blood cell count in conjunction with age and KYNA content in synovial fluid. A lack of correlation was observed between KYNA content in synovial fluid of patients with RA and other clinical and laboratory measures of disease activity. CONCLUSION: Our data show a local deficit of KYNA in inflammatory states.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».