Primary Biliary Cirrhosis (PBC), PBC Autoantibodies, and Hepatic Parameter Abnormalities in a Large Population of Systemic Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the diagnostic accuracy of antimitochondrial antibodies (AMA), sp100, and gp210 antibodies for primary biliary cirrhosis (PBC) in a large population of patients with systemic sclerosis (SSc); to examine concordance of these antibodies with subsets of SSc. Further, to assess the association of SSc-related antibodies with hepatic parameter abnormalities. METHODS: We obtained medical records to verify the diagnoses of SSc and PBC. Sera from all participants were examined for the presence of SSc- and PBC-related antibodies, as well as for abnormalities in hepatic parameters. RESULTS: We examined 817 patients with SSc, of whom 16 (2%) had confirmed PBC. The sensitivity and specificity of AMA by a MIT3 ELISA for PBC were 81.3% and 94.6%, respectively. Sp100 had a sensitivity and specificity of 31.3% and 97.4%, respectively, while gp210 had an even lower sensitivity. We were able to detect all PBC cases using AMA(MIT3) and sp100 as a combined marker, resulting in a significantly improved sensitivity of 100% (p = 0.042) with an incremental decrease in specificity to 92.6%. Independent of AMA or sp100 status, there was an association of anticentromere B (CENP-B) and anti-topoisomerase antibodies (ATA) with higher alkaline phosphatase levels (p = 0.051 and p = 0.003, respectively) while anti-RNA polymerase III (anti-RNAP) was associated with lower alkaline phosphatase levels (p = 0.019) among the patients with SSc. CONCLUSION: Utilization of AMA(MIT3) and sp100 antibodies as a combined diagnostic marker leads to an improved detection of PBC in patients with SSc. CENP-B and ATA are associated with alkaline phosphatase elevation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».