The Mid-Range of the Adjusted Level of Ferritin Can Predict the Chronic Course in Patients with Adult Onset Still’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To find a measure that can predict the disease course in patients with adult onset Still's disease (AOSD). METHODS: We retrospectively investigated the medical records of 71 hospitalized patients with AOSD. Patients were divided according to chronic and nonchronic disease course. The initial laboratory results were defined as those at the time of admission, the extremely deviated laboratory results as the highest or the lowest results, and the adjusted laboratory results as area under the curve divided by the days of hospitalization. All measures were compared and the odds ratio (OR) for the chronic disease pattern was assessed. RESULTS: The mean age was 39.7+/-13.5 years and women accounted for 63 of the total 71 (88.7%). Thirty patients (42.3%) had self-limited disease, 9 (12.7%) intermittent disease, and 23 (32.4%) the chronic disease pattern (32.4%). Nine patients (12.7%) died. The initial levels of aspartate aminotransferase (AST), alanine aminotransferase (ALT) and ferritin, the highest levels of lactate dehydrogenase (LDH) and ferritin, and the adjusted level of ferritin in patients with chronic disease were significantly higher than those with nonchronic disease. Among them, only the middle range of the adjusted ferritin level (784.1-4120.0 ng/ml) was found to have a significant predictive value for the chronic disease pattern (OR 81.7, p=0.007). CONCLUSION: A novel measure, the adjusted level of ferritin during the first hospitalization, might be useful to predict progression to chronic disease in patients with AOSD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».