Characterization of Cumulative Joint Damage Patterns in Patients with Rheumatoid Arthritis: A Clinical, Serological, and Gene Polymorphism Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize cumulative joint damage (CJD) patterns in rheumatoid arthritis (RA) and determine their associations with demographic/clinical features and HLA-DRB1 gene polymorphism. METHODS: Hand and foot radiographs were obtained from 404 patients with RA. CJD patterns were determined by 3 derivations from Sharp/van der Heijde scores, obtained by the mathematical division of scores for hands/feet (Sharp-h/f score), fingers/wrists (Sharp-f/w score), and erosion/space narrowing (Sharp-e/sn score), respectively. DNA and serum were obtained for determination of HLA-DRB1 polymorphism, rheumatoid factor (RF), and anticitrullinated protein antibodies (ACPA). RESULTS: Patients with wrist-dominant CJD pattern were more likely to have severe RA than those with finger-dominant pattern (68.4% vs 46.0%; p = 0.036) as were those with foot-dominant vs hand-dominant CJD pattern (76.5% vs 56.4%; p = 0.044). HLA-DRB1 shared epitope (SE) alleles were associated with erosion-dominant CJD pattern (p = 0.021). Patients with erosion-dominant CJD pattern had higher levels of RF and ACPA than those with space-narrowing-dominant CJD pattern (median RF 71.35 U/ml vs 22.05 U/ml, respectively; p = 0.003; median ACPA 187.9 U/ml vs 143.2 U/ml, respectively; p < 0.001). The majority of triple-positive patients (SE+, RF+, ACPA+) had erosion-dominant CJD pattern (62.3%) while the majority of triple-negative patients (SE-, FR-, ACPA-) had space narrowing-dominant CJD pattern (75%; p = 0.017). ACPA was associated with HLA-DRB1 SE alleles (p < 0.05). Patients with foot-dominant CJD pattern were taller than those with hand-dominant CJD pattern (p = 0.002); those with erosion-dominant CJD pattern had higher weight and body mass index than those with space narrowing-dominant CJD pattern (p = 0.014, p = 0.001). CONCLUSION: CJD patterns were associated with disease severity, HLA-DRB1 SE status, presence and titer of ACPA and RF, and morphometric features.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».