Autoantibodies in lupus nephritis patients requiring renal transplantation
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this nested case-control study was to compare autoantibody profiles in systemic lupus erythematosus (SLE) patients with lupus nephritis (LN), lupus nephritis patients requiring renal transplantation (LNTP) and a SLE control group without nephritis (CON). Sera were assayed for a variety of autoantibodies by addressable laser bead immunoassay (ALBIA) and enzyme-linked immunoassay (ELISA) and to dsDNA by Crithidia luciliae assay. The frequency of nucleosome autoantibodies was significantly greater in the LNTP group (79%) compared to the LN (18%) and CON (9%) groups (P < 0.0005). The frequency of other autoantibodies, including anti-dsDNA, did not differ significantly between groups. Among patients with LN, the odds of progressing to renal transplantation was 16-fold higher (OR 16.5 [95% CI 2.5, 125.7], P = 0.0005) in patients testing positive for anti-nucleosome antibodies compared to those who tested negative. Furthermore, the level of anti-nucleosome antibodies was significantly ( P < 0.00005) higher in the LNTP group (3.69 +/- 2.79) than the LN (0.51 +/- 0.51) and CON (0.34 +/- 0.44) groups. Review of 48 renal biopsies from 29 patients indicated that there was no difference in renal histological classification among patients with anti-nucleosome antibodies compared to those who tested negative. Our observations suggest that nucleosome autoantibodies are a biomarker for more severe SLE renal disease requiring transplantation.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».