Anti-dsDNA and anti-Sm antibodies do not predict damage in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to determine whether anti-dsDNA and anti-Sm antibodies predict damage in systemic lupus erythematosus (SLE). Five-hundred inception patients from the University of Toronto Lupus Clinic were studied. Predictors assessed for the entire study period were: (1) raised anti-dsDNA on two consecutive occasions; (2) anti-dsDNA levels (normal, mildly or highly elevated); (3) presence of antiSm on any occasion. To account for disease duration, the following were assessed at three years post-inception: raised anti-dsDNA on two consecutive occasions; anti-dsDNA levels. These predictors were correlated with the following outcomes: (1) overall SLICC/ACR Damage Index (SDI) at the end of the study period; (2) frequency of damage in the cardiovascular, neuropsychiatric, musculoskeletal and renal components of SDI; ((3) SDI at five years for the predictors assessed at three years post-inception. In the multivariate analysis, presence of anti-DNA antibodies or of anti-SM were non-significant but sex, age at SLE diagnosis, disease duration, corticosteroid use and cumulative dose were strong predictors of damage. Raised anti-dsDNA on two occasions or anti-dsDNA levels in the three years post-inception patients did not predict damage at five years. The presence and levels of anti-dsDNA and anti-Sm antibodies do not predict damage in SLE.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».