Association of IgA Anti-ß2 Glycoprotein I with Clinical and Laboratory Manifestations of Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: IgA isotypes of anticardiolipin and anti-ß(2) glycoprotein I (anti-ß(2)-GPI) are omitted from the revised antiphospholipid syndrome (APS) classification criteria. Multiple studies have found a high prevalence of IgA anti-ß(2)-GPI in systemic lupus erythematosus (SLE). We determined the frequency and associations of IgA anti-ß(2)-GPI in a cohort of patients with SLE. METHODS: anti-ß(2)-GPI was measured in 796 patients with SLE (93% women, 53% white, 38% African American, mean age 45 yrs). IgA anti-ß(2)-GPI (> 20 phospholipid units) was found in 20%. Using a cohort database, associations with cumulative thrombotic and other manifestations were determined. RESULTS: of patients with SLE who demonstrated IgA anti-ß(2)-GPI positivity, about 6% had transient ischemic attack (p = 0.070), 4% had superficial thrombophlebitis (p = 0.647), 20% had deep venous thrombosis (p = 0.003), 4% had other venous thrombosis (p = 0.827), 12% had stroke (p = 0.050), and 1% had myocardial infarction (p = 0.397). CONCLUSION: IgG anti-ß(2)-GPI has the strongest association with thrombosis in SLE. However, IgA anti-ß(2)-GPI was more strongly associated with deep venous thrombosis and with stroke than was IgM. These results indicate that assessment of IgA anti-ß(2)-GPI is associated with thrombosis in SLE, and that the classification criteria for APS should be revised to include IgA anti-ß(2)-GPI in patients with SLE.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».