Clinical Correlates of CENP-A and CENP-B Antibodies in a Large Cohort of Patients with Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the clinical phenotypes of centromeric proteins (CENP)-A- and CENP-B-positive patients with systemic sclerosis (SSc) and to compare them to anticentromere antibody (ACA)-positive and negative SSc patients. METHODS: Sera samples were collected from 802 patients with SSc enrolled in a multicenter cohort study. Antibodies to CENP-A and B were detected by ELISA, and ACA by indirect immunofluorescence. Associations with clinical and other serological manifestations of SSc were investigated. RESULTS: CENP-A antibodies were detected in 276 (34%), CENP-B in 286 (36%), and ACA in 279 (35%) patients. Patients having ACA, CENP-A, and/or CENP-B resembled each other and differed from the remainder of the cohort in the following respects: older chronologically and at disease onset; more commonly women; more likely to have limited disease and lower skin scores; less likely to have finger ulcers, digital tuft resorption, or finger contractures; more likely to have pulmonary hypertension; less likely to have interstitial lung disease, scleroderma renal crisis, inflammatory arthritis, and inflammatory myositis; and having lower overall disease severity. CENP-A and/or B status was predictive of the extent of skin involvement over time. Patients with limited disease who were CENP-A-negative at baseline were more likely to progress to diffuse disease compared to CENP-A-positive patients (OR 2.55, 95% CI 1.37, 4.85, p = 0.004). CONCLUSION: Clinical immunology laboratories are increasingly using high-throughput ELISA tests for CENP antibodies, with or without ACA detected by indirect immunofluorescence. The phenotype of CENP-A and/or B-positive patients is generally similar to that associated with ACA.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».