<i>PTPN22</i> R620W Polymorphism and ANCA Disease Risk in White Populations: A Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: No clear consensus has been reached on the PTPN22 R620W polymorphism and anti-neutrophil cytoplasmic antibody (ANCA) disease, especially when stratified by ANCA specificity and disease phenotypes. METHODS: A metaanalysis was conducted on the PTPN22 R620W polymorphism across 4 studies in 1399 white patients with ANCA disease and 9934 normal control subjects. RESULTS: Overall, metaanalysis showed a statistically significant association between the A allele and ANCA disease in all subjects (OR 1.44, 95% CI 1.26-1.64, p < 0.00001), and stratification by disease category indicated the A allele was associated with granulomatosis with polyangiitis (Wegener's; GPA; OR 1.72, 95% CI 1.35-2.20, p < 0.0001) and microscopic polyangiitis (MPA; OR 1.53, 95% CI 1.08-2.15, p = 0.02) as compared to controls. However, when stratified by ANCA specificity, the association of the A allele was statistically evident among those with proteinase 3 (PR3) ANCA disease (OR 1.74, 95% CI 1.25-2.430, p = 0.001), with the same trend but not statistically associated with myeloperoxidase ANCA disease (OR 1.94, 95% CI 0.64-5.85, p = 0.24). The marked associations were also demonstrated between this allele with lung (OR 1.69, 95% CI 1.21-2.36, p = 0.002), ENT (OR 2.03, 95% CI 1.45-2.84, p < 0.0001), skin (OR 2.55, 95% CI 1.69-3.84, p < 0.0001), and peripheral neuropathy involvement (OR 2.12, 95% CI 1.39-3.22, p = 0.0005). CONCLUSION: The PTPN22 620W allele confers susceptibility to the occurrence and development of ANCA disease in whites, with specific evidence among subsets with GPA, MPA, and PR3 ANCA.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».