Natural Killer Cell Cytotoxicity in Rheumatoid Arthritis Patients Treated with TNF Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Patients with low natural killer (NK) cell activity were shown to have a higher risk of cancer development. Increased cancer risk in rheumatoid arthritis (RA) patients treated with anti-tumor necrosis factor (anti-TNF) agents is still being debated. Therefore, we think it is important to show whether anti-TNF therapy has any effects on the NK cell cytotoxicity in these patients. Material and Methods: We included 60 rheumatoid arthritis patients, 31 treated with anti-TNF therapy, 29 treated with other disease modifying antirheumatic drugs (DMARDs), and 51 ankylosing spondylitis (AS) patients, 35 treated with anti-TNF therapy and 16 treated with nonsteroidal anti-inflammatory drugs or conventional DMARDs as a disease control into the study. The results of two healthy control groups each consisting of 32 age- and sex- matched healthy individuals were also included. Results: Median values of NK cytoxicity in patients with RA who were being treated with anti-TNF and patients treated with other DMARDs were 29% and 43%, respectively (p=0.203). When we reanalyzed the results independent of clinical diagnosis, patients using anti-TNF medications and patients treated with other medicine had NK cytotoxicity median values of 32% and 43%, respectively (p=0.277). Conclusion: We suppose that NK cell cytotoxicity may decrease in patients with RA when they use anti-TNF agents, and this may help partly to explain why these patients are more prone to development of cancer and severe infections. We think that this study will encourage new studies with higher number of patients to better clarify effects of anti-TNF treatment on NK cell functions.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».