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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».